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题名基于注意力机制的松材线虫病树识别应用研究
被引量：3
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作者
黄利民
丁峰
彭洪林
彭宜生
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机构
宜昌三峡大老岭自然保护区管理局
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《绿色科技》
2023年第7期165-168,172,共5页
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文摘
松材线虫病是一种松树的传染病,对森林具有极强的破坏性,近几年,深度学习技术广泛应用于森林病虫害的监测领域。利用深度学习技术对病树进行了监测,通过使用基于注意力机制的目标检测算法对无人机遥感影像下的松材线虫病树进行了检测,以实现对林区松材线虫病树的高效、智能化的识别。实验展示了基于空间注意力机制、通道注意力机制和混合注意力机制的目标检测算法对松材线虫病树的识别结果,并分析总结了基于不同注意力机制的目标检测算法在松材线虫病树识别应用上的差异。实验结果表明:基于混合注意力机制的目标检测算法在松材线虫病树影像上的检测效果最好,使用基于注意力机制的目标检测算法在大老岭自然保护区的无人机影像中,识别出了561棵松材线虫病树。
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关键词
松材线虫病
无人机遥感影像
混合注意力机制
目标检测
大老岭自然保护区
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Keywords
Bursaphelenchus xylophilus disease
UAV remote sensing image
hybrid attention mechanism
target detection
Dalaoling Nature Reserve
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分类号
S763.7
[农业科学—森林保护学]
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