CN114937009B 设施番茄叶部病斑检测方法及靶向喷药装置 （安徽大学）_第1页
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设施番茄叶部病斑检测方法及靶向喷药装置本发明特别涉及一种设施番茄叶部病斑检Input输入端缩放到标准尺寸并设定初始锚框；S300、在Backbone主干网络中依次经过Focus模络层聚合参数提取设施番茄叶部病斑特征；权重文件里的设施番茄叶部病斑特征以及损失基于Yolov5算法在Backbone主干网络的CSP结构中添加CBAM通道空间注意力模块，改进损失函2注意力模块SpatialAttentionMoS360、优化特征连续两次执行如下操作：先CBL处理再进入CBAS500、提取的特征图进入Head输出端，经过Predic2.如权利要求1所述的设施番茄叶部病斑检测方法，其特征络中的Backbone主干网络为基础、并向Yolov5s网络中的Backbone主干网络中的CSP1_X模块中的Concat模块后添加CBAM通道空间注意WeightLoss通过如下公式计算得到：37.如权利要求6所述的靶向喷药装置，其特征在于：所述的移动单元(10)包括车轮8.如权利要求7所述的靶向喷药装置，其特征在于：所述的喷药单元(30)包括药桶(35)喷射到设施番茄的病害部位；电源(36)用于给多组喷药单元(30)中的抽水泵(33)供4两个单元按设定路径移动，目标检测单元根据步骤S100-S500对设施番茄叶部图像进行检5寸并设定初始锚框；S300、Input输入端输出的图像进入Backbone主干网络中，依次经过根据基于One-Stage结构的Yolov5算法在Backbone主干网络的CSP结构中添加CBAM通道空[0014]进一步地，所述步骤S200中的Input输入端、步骤S400中的Neck网络层以及步骤S500中的Head输出端与Yolov5s网络中的Input输入端、Neck网络层以及Head输出端相同；所述步骤S300中的Backbone主干网络是以Yolov5s网络中的Backbone主干网络为基础、并向Yolov5s网络中的Backbone主干网络中的CSP1_X模块中的Concat模块后添加CBAM通道空通过对网络训练后得到的模型就能较为准确的进行设施番茄叶部病进行Conv卷积，另一个通道连续进行一个CBL模块、一个残差组件Resunit和一个Conv卷通道注意力模块ChannelAttebtionModule，再经过空间注意力模块SpatialAttentionModule优化特征；S350、优化特征经过BN、LeakyRelu、CBL处理，走完CBAM_块ChannelAttebtionModule和空间注意力模块SpatialAttentionModule可以很好地6[0021]这里，训练权重文件以及处理特征图的权重损失函数WeightLos

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