利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型

S513%TP391.41; [目的/意义]不同类型的小麦倒伏(根部倒伏、茎部倒伏)对产量和质量会产生不同影响.本研究旨在通过无人机图像对小麦倒伏类型进行分类,并探究无人机飞行高度对分类性能的影响.[方法]研究设置3个无人机飞行高度(15、45、91 m)来获取小麦试验田的图像,并利用自动分割算法生成不同高度的数据集,提出一种EfficientNetV2-C改进模型对其进行分类识别.模型通过引入CA(Coordinate Attention)注意力机制来提升网络特征提取能力,并结合CB-Focal Loss(Class-Balanced Focal Loss)来解决数据不均衡对模型分类准确度的...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	智慧农业（中英文） 2023, Vol.5 (3), p.62-74
Hauptverfasser:	龙佳宁, 张昭, 刘晓航, 李云霞, 芮照钰, 余江帆, 张漫, FLORES Paulo, 韩哲雄, 胡灿, 王旭峰
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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