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一种基于强化学习技术的植保图像非密集害虫检测方法

摘要

本发明涉及一种基于强化学习技术的植保图像非密集害虫检测方法,与现有技术相比解决了植保图像非密集害虫检测计算量大、资源消耗高的缺陷。本发明包括以下步骤:获取植保图像数据库;植保图像特征图的提取;构建害虫目标检测网络;害虫目标检测网络的训练;待检测植保图像的获取和特征图提取;害虫检测结果的获得。本发明利用强化学习的动作空间和深度学习的特征空间去由粗到细的进行目标检测,结合改进的强化学习算法和区域选择网络去搜索最优候选区域,而后利用深度学习去进一步精修目标候选区域坐标,进一步提高检测精度。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200429

    实质审查的生效

  • 2020-07-31

    公开

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