公开(公告)号：CN113705478A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111009370.8

申请日：2021-08-31

Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所

Inventor： 马永康 ,  凌成星 ,  刘华 ,  赵峰 ,  张雨桐 ,  曾浩威

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法，深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术，属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树，构建红树林单木数据集，选择YOLOv5为基础目标检测模型，依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进，使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进，避免降维和具有跨通道交互作用的同时，增强特征表达能力，并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作，保留更多细节特征信息，提高自动化目标检测精度。

公开(公告)号：CN113705478B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202111009370.8

申请日：2021-08-31

Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所

Inventor： 马永康 ,  凌成星 ,  刘华 ,  赵峰 ,  张雨桐 ,  曾浩威

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法，深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术，属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树，构建红树林单木数据集，选择YOLOv5为基础目标检测模型，依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进，使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进，避免降维和具有跨通道交互作用的同时，增强特征表达能力，并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作，保留更多细节特征信息，提高自动化目标检测精度。