基于动态自适应扫描与注意力机制联合优化的轻量化害虫图像检测方法

本发明涉及基于动态自适应扫描与注意力机制联合优化的轻量化害虫图像检测方法，与现有技术相比解决了轻量化模型在压缩参数时牺牲特征建模能力导致漏检多、难以提取小尺度害虫信息且检测精度低，而高参数量方案虽能提取小尺度特征但计算复杂度高难以部署到边缘设备，未能实现高检测精度与低算力需求统一的缺陷。本发明包括以下步骤：构建多类别农作物害虫数据集；构建轻量化害虫图像检测网络；轻量化害虫图像检测网络的训练；待检测害虫图像的获取；害虫图像检测结果的获得。本发明通过动态自适应扫描模块提取目标特征，利用状态空间模型的特性，捕捉不同方向上的长距离依赖关系，同时保持计算效率；同时，基于注意力机制优化检测网络，显著提升了害虫目标的检测精度与鲁棒性，利用轻量化设计实现害虫检测的实时性。