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摘要:田間作物生長動態(tài)監(jiān)測一直是農(nóng)業(yè)研究的重要方向之一,實時動態(tài)監(jiān)測能夠為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。但是傳統(tǒng)長勢監(jiān)測方法多用于白天而忽略了夜間作物的生長狀態(tài),無法充分滿足對作物生長全過程實時準確的監(jiān)測需求。為了更精確地了解玉米作物的生長全過程,探究玉米作物的產(chǎn)量潛力,實現(xiàn)對田間玉米作物晝夜生長動態(tài)監(jiān)測,提出了一種適用于日間和夜間的田間作物圖像分割網(wǎng)絡(luò)(day-night crop segmentation network,DNCSN),該方法綜合利用遷移學(xué)習(xí)和雙解碼器注意力機制,實現(xiàn)了對晝夜時序圖像數(shù)據(jù)中玉米作物冠層的準確分割。(剩余7410字)
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基于雙解碼機制的田間玉米冠層圖像分割及晝夜節(jié)律解析
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