一种基于诱虫灯辅助雷达建库的迁飞昆虫智能识别方法

本发明涉及一种基于诱虫灯辅助雷达建库的迁飞昆虫智能识别方法。本申请首先融合同一夜间时段诱虫灯与雷达对昆虫监测数据，通过两者匹配建立昆虫数据集，有效克服了传统昆虫数据集建库方式在数据采集上的困难；其次，提出一种CL‑GC‑Swin Transformer网络模型，通过在Swin Transformer中引入对比学习模块和全局上下文块，利用昆虫的全极化时频特征图进行训练，显著增强了网络对昆虫时频特征图的表征能力，可有效提高昆虫种类识别的准确性。本发明直接利用昆虫的飞行特性进行识别，不再依赖复杂的散射特征计算和精确的雷达定标，极大地降低了对雷达系统精度和校准的要求，可提升识别的适应性与鲁棒性。