公开(公告)号：CN119068331A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411104615.9

申请日：2024-08-13

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  李梦 ,  刘莉 ,  洪子钰 ,  张竞成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于MASFNet框架的松材线虫病树检测方法，包括以下步骤：步骤1：使用无人机获取目标范围内的遥感图像，然后对数据进行预处理，分析训练数据质量和规模，并生成良好的松材线虫病树数据集集合；步骤2：使用经典深度学习的检测算法进行实验，验证不同模型效果，比较和选择最优的模型结构和模型复杂度，设计和测试合适病树检测模型，以确保模型对病树检测问题保持稳定的预测能力；步骤3：构建MASFNet模型，并进行逐步的改进和消融对比实验，来解释模型预测结果差异的原因，增强模型的可解释性和泛化能力。