[目的/意义]针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高质量高效的病虫害检测模型,即YOLOv8-SS (You Only Look Once Version 8-SS),为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。[方法]基于YO...[目的/意义]针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高质量高效的病虫害检测模型,即YOLOv8-SS (You Only Look Once Version 8-SS),为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。[方法]基于YOLOv8算法,采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S,在保持检测精度的同时,减少模型的参数数量和计算负载;在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet (Squeeze and Excitation Network),对YOLOv8-S进行改进,在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。[结果与讨论]YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%,对比原模型分别提高10.11%和7.42%。因此,本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性,并增强模型对小目标图像特征的提取能力,从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。[结论]本研究使用的方法具有广泛适用性,可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。展开更多
文摘[目的/意义]针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高质量高效的病虫害检测模型,即YOLOv8-SS (You Only Look Once Version 8-SS),为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。[方法]基于YOLOv8算法,采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S,在保持检测精度的同时,减少模型的参数数量和计算负载;在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet (Squeeze and Excitation Network),对YOLOv8-S进行改进,在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。[结果与讨论]YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%,对比原模型分别提高10.11%和7.42%。因此,本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性,并增强模型对小目标图像特征的提取能力,从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。[结论]本研究使用的方法具有广泛适用性,可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。
