[发明专利]基于深度学习和无人机航拍的松材线虫病树识别方法在审
| 申请号： | 202010345690.X | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111626133A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 汤鸣;茹磊;徐琪 | 申请（专利权）人： | 浙江同创空间技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 周琼 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市临安区锦城街道*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 无人机 航拍 松材线虫 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习和无人机航拍的松材线虫病树识别方法，其特征在于，包括如下步骤
1)InsideNet：Inside是指在ROI区域之内通过连接不同Scale下的FeatureMap进行多尺度特征融合；
所述多尺度特征融合采用的是Skip-Pooling，从conv3-4-5-context分别提取特征；
2)OutsideNet：Outside是指ROI区域之外，也就是目标周围的上下文(Contextual)信息；
添加了两个RNN层(修改后的IRNN)实现上下文特征提取；
所述上下文信息对于目标遮挡有比较好的适应。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习和无人机航拍的松材线虫病树识别方法，其特征在于：所述多尺度特征用于提升对小目标的检测精度。
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