一种高通量端到端蚜虫排蜜露行为识别方法

本发明属于机器视觉和植物保护技术领域，公开了一种高通量端到端蚜虫排蜜露行为识别方法。该方法包括：构建首个覆盖蚜虫不同发育阶段的爬行、弹踢及排蜜露行为的细粒度数据集；设计快速自适应运动特征融合算法，实现高粒度时空运动特征的精准提取；在RT‑DETR检测模型中集成RK50模块，强化模型对复杂空间关系和细微特征的捕捉能力；通过采用跨帧处理机制和三阶段行为分析，搭建实时端到端行为检测平台，实现蚜虫排蜜露行为的精准识别。本技术构建的高通量端到端实时视觉识别框架，不仅解决了蚜虫行为监测的技术难题，还通过排蜜露行为的识别，为蚜虫取食行为的可视化提供了可能，同时为害虫——植物互作研究开辟了全新的观察视角。