基于ＮａｎｏＤｅｔ-ＳｉｍＡＭ小尺寸松材线虫病受害木检测

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摘 要：针对小尺寸松材线虫病受害木检测精度及检测效率低的问题，提出了一种融合深度网络和注意力机制的小尺寸松材线虫智能检测模型。采用无人机（ＵＡＶ）搭载小型相机在２２０ｍ高度拍摄小尺寸松材线虫受害木图像，应用图像旋转、缩放、添加高斯噪声和模拟光照强度等数据处理方式扩充数据集，设计轻量级深度网络ＮａｎｏＤｅｔ和ＳｉｍＡＭ 注意力模块融合模型ＮａｎｏＤｅｔ-ＳｉｍＡＭ对小尺寸松材线虫受害木进行精准检测。（剩余2122字）

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