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基于改进的LSN-YOLOv8模型和无人机遥感图像的水稻稻曲病检测方法
1
作者
杨玉青
朱德泉
+4 位作者
刘凯旋
严从宽
孟凡凯
唐七星
廖娟
《江苏农业学报》
北大核心
2025年第5期905-915,共11页
本研究针对无人机采集的水稻稻曲病图像中存在的背景复杂、病斑目标小且与背景表征相似等问题,构建了一种水稻稻曲病检测模型LSN-YOLOv8。该模型以YOLOv8模型为基本框架,在骨干网络中融入大选择性核网络(LSKNet),通过动态调整感受野范...
本研究针对无人机采集的水稻稻曲病图像中存在的背景复杂、病斑目标小且与背景表征相似等问题,构建了一种水稻稻曲病检测模型LSN-YOLOv8。该模型以YOLOv8模型为基本框架,在骨干网络中融入大选择性核网络(LSKNet),通过动态调整感受野范围增强模型对小目标的特征提取能力;在骨干网络中加入坐标注意力机制(CA)模块,将病斑空间位置信息与通道注意力相结合,增强模型对关键区域的关注度同时减少背景干扰;利用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术实现检测过程的可视化分析,为模型决策提供直观解释。为验证模型性能,利用无人机拍摄不同发病时期、不同背景条件下的水稻稻曲病图像,构建水稻稻曲病数据集,用于模型训练与测试。试验结果表明,本研究提出的LSN-YOLOv8模型精准度、召回率和交并比阈值为0.50时的平均精度值均值(mAP_(50))分别为94.8%、87.3%和92.3%,均高于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN模型等经典目标检测模型。梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术可视化分析结果表明,LSN-YOLOv8模型能够更准确地聚焦于图像中的病害区域。本研究提出的LSN-YOLOv8模型可为稻曲病监测、病害防治和水稻抗病性鉴定提供技术支持。
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关键词
稻曲病
病害识别
无人机
YOLOv8模型
大选择性核网络(LSKNet)
坐标注意力机制(CA)
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职称材料
题名
基于改进的LSN-YOLOv8模型和无人机遥感图像的水稻稻曲病检测方法
1
作者
杨玉青
朱德泉
刘凯旋
严从宽
孟凡凯
唐七星
廖娟
机构
安徽农业大学
工学院
安徽农业大学新农村发展研究院皖东综合试验站
出处
《江苏农业学报》
北大核心
2025年第5期905-915,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2001801-3)
国家自然科学基金项目(32201665)。
文摘
本研究针对无人机采集的水稻稻曲病图像中存在的背景复杂、病斑目标小且与背景表征相似等问题,构建了一种水稻稻曲病检测模型LSN-YOLOv8。该模型以YOLOv8模型为基本框架,在骨干网络中融入大选择性核网络(LSKNet),通过动态调整感受野范围增强模型对小目标的特征提取能力;在骨干网络中加入坐标注意力机制(CA)模块,将病斑空间位置信息与通道注意力相结合,增强模型对关键区域的关注度同时减少背景干扰;利用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术实现检测过程的可视化分析,为模型决策提供直观解释。为验证模型性能,利用无人机拍摄不同发病时期、不同背景条件下的水稻稻曲病图像,构建水稻稻曲病数据集,用于模型训练与测试。试验结果表明,本研究提出的LSN-YOLOv8模型精准度、召回率和交并比阈值为0.50时的平均精度值均值(mAP_(50))分别为94.8%、87.3%和92.3%,均高于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN模型等经典目标检测模型。梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术可视化分析结果表明,LSN-YOLOv8模型能够更准确地聚焦于图像中的病害区域。本研究提出的LSN-YOLOv8模型可为稻曲病监测、病害防治和水稻抗病性鉴定提供技术支持。
关键词
稻曲病
病害识别
无人机
YOLOv8模型
大选择性核网络(LSKNet)
坐标注意力机制(CA)
Keywords
rice false smut
disease identification
unmanned aerial vehicle
YOLOv8 model
large selective kernel network(LSKNet)
coordinate attention mechanism(CA)
分类号
S435.115 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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作者
出处
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1
基于改进的LSN-YOLOv8模型和无人机遥感图像的水稻稻曲病检测方法
杨玉青
朱德泉
刘凯旋
严从宽
孟凡凯
唐七星
廖娟
《江苏农业学报》
北大核心
2025
0
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