一种森林病虫害实时检测方法、系统及模型建立方法

本发明提供了一种森林病虫害实时检测方法、系统及模型建立方法，所述方法包括：接收图像数据，并进行数据预处理，获得预处理图像；将所述预处理图像输入检测模型，获得检测结果，并输出。该模型采用SENet5 结合Mobilenetv2深度学习网络的方式，并通过量化分析和汇编级的优化，提高检测的精度和实时性。本发明提供的技术方案计算效率高，资源消耗低，可以有效应用于多种类型的便携式终端，且有效缩小了模型的大小，并且可以保证无人机载设备可以将检测后数据实时传输到终端或各类地面工作站。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集描述了一种森林病虫害实时检测方法及模型建立技术，其采用SENet5结合Mobilenetv2的深度学习网络，并通过量化分析和汇编级优化来提升检测精度与实时性。该方案计算效率高、资源消耗低，适用于多种便携式终端和无人机载设备，实现检测数据的实时传输。