本文提出了一种基于无人机红外图像的森林火灾检测和分割模型(FFDSM),该模型整合了YOLOv5s-seg、Efficient Channel Attention(ECA)和Spatial Pyramid Pooling Fast Cross-Stage Partial Channel(SPPFCSPC)等技术,以提高不同大小的森林火灾的检测精度。FFDSM增强了森林火灾特征的检测和提取能力,能够准确分割不同大小和...
[目的]针对目前农业机器人在非结构化枣园中传统机器视觉算法难以处理光影变化,夜间难以识别等问题导致的导航道路分割不准确,实时性及复杂模型难以部署等问题,本研究提出基于YOLOv5s-seg改进网络模型视觉导航路径识别方法——YOLOv5s-orchard模型.[方法]模型采用FasterNet代替YOLOv5s-seg的原有主干网络,减少了模型的参数量...