公开(公告)号：CN119741731A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411596613.6

申请日：2024-11-11

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 杨彬莹 ,  刘步实 ,  陈伯伦 ,  朱文婕 ,  田轩宁 ,  单栋珏 ,  毛嘉伟 ,  曹宵 ,  张慧娴

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于MDCA和FFEM特征融合的害虫检测方法和系统，方法包括：收集包含害虫目标的图片，建立数据集，并将数据集划分为训练集、测试集和验证集；基于YOLOV8n网络进行改进，建立害虫检测模型；所述改进包括使用MDCA模块替换原有的C2f模块，用于通过不同卷积步长的深度可分离卷积来减少模型参数量的同时扩大感受野，使用FFEM特征融合网络替换原有的SPPF模块，用于增强对不同模型的识别能力，减少参数和计算量；使用训练集和测试集对所述害虫检测模型进行训练，利用训练好的害虫检测模型检测害虫目标；本发能够在提高参数利用率的同时提供多尺度的特征提取、增强的特征融合，提高计算效率以及增强模型的鲁棒性，优化了对害虫的识别准确度和精度。

公开(公告)号：CN119741730A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411596605.1

申请日：2024-11-11

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 杨彬莹 ,  刘步实 ,  陈伯伦 ,  孟宪淳 ,  田轩宁 ,  单栋珏 ,  毛嘉伟 ,  曹宵 ,  张慧娴

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于DiverseC2f和LDConv特征提取的害虫检测方法和系统，方法包括：收集包含害虫目标的图片，制作数据集，并将数据集划分为训练集、测试集和验证集；基于YOLOv8网络进行改进，建立害虫检测模型；所述改进包括，将YOLOv8网络中的C2f模块替换为DiverseC2f模块，用于通过融合多样的分支结构增强了卷积层的特征表达；在YOLOv8网络的CBS模块替换为LDConv特征提取模，用于完成不规则卷积特征提取过程；使用训练集和测试集对所述害虫检测模型进行训练，利用训练好的害虫检测模型检测害虫目标；本发明能够在增强的特征表达能力的同时高效地进行特征提取，使模型适应于害虫的不同形态和姿态，从而提高检测的鲁棒性，提升了对害虫的识别准确度和精度。