公开(公告)号：CN119723344A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411813720.X

申请日：2024-12-11

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 刘善梅 ,  程焜 ,  翟瑞芳 ,  陈阳 ,  彭辉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/60 ,  G06V10/20 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种新型水稻害虫检测方法及系统，通过构建基于改进YOLOv8n算法的水稻虫害检测模型YOLOv8‑FDI模型，采用FasterNet作为主干网络，并引入Dynamic Head技术和Inner‑IoU损失函数，显著提升了对水稻不同种类害虫特征的识别精度和泛化能力，实现了实时精准检测复杂背景下的水稻害虫的功能，本发明成功构建了一个复杂自然环境条件下含多种水稻虫害图像的数据集IP14‑RICE用于进行模型的对比试验，包含了各种典型的水稻虫害场景，确保了模型在训练和测试阶段能够充分学习和识别多种虫害特征。实验结果表明，YOLOv8‑FDI模型在测试集上取得了优异的性能，与其他常用模型YOLOv3‑tiny、YOLOv5n、YOLOv7‑tiny相比均有显著的提升，为农业害虫的实时监测提供了强有力的技术支撑。