[发明专利]一种基于图像的疫木检测与定位方法及系统

摘要

本发明提出一种基于图像的疫木检测与定位方法及系统。本发明设计的多尺度候选区域融合网络，其中检测小目标的RPN(S‑RPN)以ResNet18得到的特征图，检测中型目标的RPN(M‑RPN)以ResNet32得到的特征图，检测大型目标的RPN(L‑RPN)以ResNet50得到的特征图。然后采用非最大抑制(NMS)来减少冗余的候选区域。该网络可以解决目前基于深度神经网络的目标检测网络模型难以应对多尺度松林疫木检测的问题。本发明提出根据云台监测塔的摄像机成像原理和数字地形高程数据(DEM)构建疫木三维定位几何模型，可以准确实现疫木爆发点的三维定位。本发明简单、快速，可提高松林疫木的监测预警能力。