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苗木数量统计和库存管理对于大型苗圃经营和管理十分重要。该研究针对种植稠密的云杉地块，以无人机航拍云杉图像为对象，提出一种改进IntegrateNet模型，实现稠密云杉的准确计数。选择对稠密目标识别性能好的IntegrateNet为基础模型，根据稠密云杉粘连严重以及杂草背景干扰进行改进，首先使用自校正卷积（self-calibrated convolutions，SCConv）提高卷积感受野，增强模型对于不同尺寸云杉的适应能力。其次，在特征融合处应用十字交叉注意力机制（criss-cross attention，CCA）提高模型对上下文信息的提取能力。以平均计数准确率(mean counting accuracy，MCA)、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方根误差（root mean square error，RMSE）和决定系数R2为评价指标。分析结果表明，改进IntegrateNet模型在181幅测试集上的平均计数准确率，平均绝对误差，均方根误差，决定系数分别达到98.32%，8.99株、13.79株和0.99，相较于TasselNetv3_lite、TasselNetv3_seg和IntegrateNet模型，平均计数准确率分别提升16.44、10.55和9.26个百分点，平均绝对误差分别降低25.62、10.45和6.99株，均方根误差分别降低48.25、13.84和12.52株。改进IntegrateNet模型能够有效提高稠密云杉的计数准确率，可为完善苗木数量统计系统提供算法基础。 相似文献
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