基于深度学习多模态的地下蛴螬害虫检测系统及方法

本发明属于农业病虫害检测领域，具体为一种基于深度学习多模态的地下蛴螬害虫检测系统及方法。首先，在疑似有地下蛴螬害虫的区域，通过布置特定刺激模块，有针对性地增强地下蛴螬的活动性。在蛴螬活动增强后，利用数据采集模块捕捉其活动产生的声音信号和二氧化碳浓度变化，并进行预处理和特征提取，结合深度学习模型进行分析处理，从而精准判断地下蛴螬的存在情况、数量以及在地下的大致分布位置。本方案通过主动增强蛴螬活动性，结合多模态检测及深度学习技术，有效提升了检测的准确性和可靠性，能够提前预警虫害，为农业生产中的地下害虫防治提供高效、精准的解决方案，助力提高防治效率，降低防治成本，减少对环境的负面影响。