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题名基于动态注意图的储粮害虫智能识别研究
被引量：1
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作者
杨海英
赵颖
周晓光
王殿轩
李佐勇
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机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
北京邮电大学智能工程与自动化学院
河南工业大学粮油食品学院
闽江大学计算机与控制工程学院
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出处
《中国粮油学报》
北大核心
2025年第2期9-16,共8页
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文摘
本研究旨在解决实际仓储场景中储粮害虫多物种混合图像的检测识别问题。通过对YOLOv5基础模型架构的改进,提出了一种基于动态注意图的储粮害虫检测识别方法。利用粮堆储粮害虫采集装置获取了仓储害虫不同物种混合的图像数据,并进一步构建了单物种图像数据集与多物种混合图像数据集。本研究运用的方法借助多个动态注意图的有机组合,构建特征之间的长距离依赖关系模型,动态筛选特征图中与当前位置相关性最高的邻接节点,从而增强模型的特征提取能力,提高检测识别精度。在储粮害虫单物种和多物种混合图像的检测识别任务中,该模型的平均精度均值mAP@0.5分别达到了97.2%和91.0%。此外,该模型已成功部署到相关的储粮害虫监测识别系统中,并取得了良好的检测识别效果。
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关键词
单物种图像
多物种混合图像
检测识别
深度学习
动态注意图
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Keywords
single-species images
multi-species mixed images
detection and recognition
deep learning
dynamic attention graph
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126
[农业科学—农业基础科学]
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