CN119442037A 一种多模态农业病虫害预测方法 （南京信息工程大学）_第1页
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文档简介

本发明提供一种多模态农业病虫害预测方频数据并分别进行预处理，利用CNN模型提取图合，得到融合特征；按时间步将融合特征输入2S4、按时间步将融合特征输入BiLSTM模型在二维最大池化层中设置池化窗口大小和步长，输出池化操作得到的特征图的高度，将音频数据输入梅尔系统中，对每一帧音频信号进行快速傅里叶变换设置梅尔滤波器组的滤波器数量，计算经过梅尔滤波器组后的能量S32、计算语义特征对MFCC特征的跨模态注意力分数和语义特征关注下的MFCC特征表3S33、计算MFCC特征对语义特征的跨模态注意力分数和MFCC特征关注下的语义特征表S34、将语义特征关注下的MFCC特征表示和MFCC特征关注下的语义特征表示进行拼接,,MFCC特征对语义特征的跨模态注意力分,式中：为MFCC特征对语义特征的跨模态注意力分数，为MFCC特征的查询向,,,4调整BiLSTM模型的层数；调整BiLSTM模型隐藏层的大小；在56（32）计算语义特征对MFCC特征的跨模态注意力分数和语义特征关注下的MFCC特（33）计算MFCC特征对语义特征的跨模态注意力分数和MFCC特征关注下的语义特（34）将语义特征关注下的MFCC特征表示和MFCC特征关注下的语义特征表示进行,,MFCC特征对语义特征的跨模态注意力分,7,,,为偏置项。特征，利用梅尔系统提取音频特征，并将图像特征与音频特征进行多模态融合，并采用8[0023]在本实施例中，以已经完成数据标注的公开图像数据集IP102与对应的音频数据9[0033]式中：y(n)为经过预加重处理后的第n个样本，x(n)为原始音频信号的第个样N为帧长。[0041]（3）设置激活函数ReLU，对于卷积层输出Y中的每个元素y，激活函数公式为：。。。相反的。在每个时间步t，BiLSTM的输出h,是正向隐含层状态与反向隐含层状态的拼[0070]利用上述拼接融合的方法，按照时间步拼接图像特征向量与音频特征向量,g,=V,L(Q)m,=Am-+(1-A)g,s

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