公开(公告)号：CN117437541A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311443036.2

申请日：2023-11-02

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 马欣宇 ,  王庆祥 ,  胡玉明 ,  李双毅 ,  綦志刚

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 一种改进的Yolov5‑crops的东北农作物病害识别方法，其特征是：在Backbone骨干网络中，使用Conv卷积层代替原先的Focus切片操作，减少特征通道数；在Backbone末尾处，将SPP模块替换为SPPF模块，并且额外添加注意力机制SE模块；在整个网络中，将CBL模块全部替换为C2f模块，可以在CBL标准卷积模块基础上，通过多轮Bottleneck实现梯度融合；使用新的损失函数EIoU进行识别评价，进行收敛回归。本发明能够有效提高对农作物病害的检测准确率，并且可以让用户直接在基于改进的Yolov5‑crops(1.0版本)驱动软件上，或者是url虚拟网站上进行操作，对农作物病害进行检测。