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基于改进PP-YOLO的农业病虫害识别算法的研究
1
作者
田斌
顾斌
+4 位作者
费晨
王晓拓
孙彦
倪成功
肖俊淳
《农机使用与维修》
2025年第3期74-77,共4页
在农业生产活动当中,病虫害对粮食的产量产生了很大的影响。在无人机中利用计算机视觉精准识别病虫害为农业生产提供了保障,但是同时也带来了目标太小、精准度不高的问题。针对此问题,通过在PP-YOLO网络的基础上引入注意力机制SENet(Squ...
在农业生产活动当中,病虫害对粮食的产量产生了很大的影响。在无人机中利用计算机视觉精准识别病虫害为农业生产提供了保障,但是同时也带来了目标太小、精准度不高的问题。针对此问题,通过在PP-YOLO网络的基础上引入注意力机制SENet(Squeeze-and-Excitation Networks),增强其主干网络的特征提取能力,提高小目标番茄叶斑病的识别准确率。经过试验表明,该文所提出的方法在PlantVillage中番茄叶斑病数据集上的检测性能优于PP-YOLO,平均精度达到86.44%,具有一定的应用价值。
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关键词
农业病虫害识别
改进PP-YOLO
深度学习
计算机视觉
目标检测
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职称材料
题名
基于改进PP-YOLO的农业病虫害识别算法的研究
1
作者
田斌
顾斌
费晨
王晓拓
孙彦
倪成功
肖俊淳
机构
苏州
农业职业技术学院
苏州万联磁感应通讯科技有限公司
出处
《农机使用与维修》
2025年第3期74-77,共4页
基金
苏州农业职业技术学院青年教师科研能力提升计划(QN[2022]10)
苏州农业职业技术学院教师社会实践项目(无编号)
2023年江苏省创新创业培育计划项目(GX019)。
文摘
在农业生产活动当中,病虫害对粮食的产量产生了很大的影响。在无人机中利用计算机视觉精准识别病虫害为农业生产提供了保障,但是同时也带来了目标太小、精准度不高的问题。针对此问题,通过在PP-YOLO网络的基础上引入注意力机制SENet(Squeeze-and-Excitation Networks),增强其主干网络的特征提取能力,提高小目标番茄叶斑病的识别准确率。经过试验表明,该文所提出的方法在PlantVillage中番茄叶斑病数据集上的检测性能优于PP-YOLO,平均精度达到86.44%,具有一定的应用价值。
关键词
农业病虫害识别
改进PP-YOLO
深度学习
计算机视觉
目标检测
Keywords
identification of agricultural pests and diseases
improvement of PP-YOLO
deep learning
computer vision
object detection
分类号
S436.412 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进PP-YOLO的农业病虫害识别算法的研究
田斌
顾斌
费晨
王晓拓
孙彦
倪成功
肖俊淳
《农机使用与维修》
2025
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