一种基于跨域小样本检测的松材线虫病识别方法及系统

本发明涉及虫病检测技术领域，提供了一种基于跨域小样本检测的松材线虫病识别方法及系统，包括：获取包含松树的图像，通过轻量级单阶段检测模型，得到线虫病区域边界框；其中，模型训练所用数据集的构建步骤包括：获取来自两个不同的地理位置的源域和目标域；采用盒级增强方法，交换来自源域和目标域的边界框，生成新的边界框，放置到源域中，得到增强后的目标域；采用特征提取器，分别提取目标域和增强后的目标域中的图像的特征后，计算增强后的目标域中的每个图像与目标域的距离，对增强后的目标域中的图像进行排序后，通过优化函数过滤掉增强后的目标域中的噪声样本，得到扩展域，用于模型训练。实现了跨域检测，可有效降低误检率和漏检率。