摘要
本申请涉及一种柠檬果园虫害监测方法、装置、设备及介质,方法包括:获取待检测柠檬果园图像;在原始YOLOv8n模型中的主干网络的CSPLayer_2Conv残差网络的残差连接中,以及颈部网络中CSPLayer_2Conv残差网络的残差连接中加入MLCA混合局部通道注意力模块,以构建C2f_MLCA模块,将主干网络的CSPLayer_2Conv卷积,以及颈部网络中的CSPLayer_2Conv卷积更新为基于分组卷积排列的Dua l Conv卷积滤波器,以构建C2f_Dua l模块,将原始检测头网络更新为ASFF自适应空间特征融合检测头,以构建柠檬虫害检测模型;将待检测柠檬果园图像输入至已训练至收敛状态的柠檬虫害检测模型中,以检测出待检测柠檬果园图像中的一个或多种柠檬虫害以及其相对应的数量。本申请提升了柠檬果园虫害的检测精度和速度,大大提高虫害防治的效率。
技术关键词
柠檬果园
虫害监测方法
卷积滤波器
残差网络
双通道特征融合
池化特征
图像
检测头
杀虫剂
注意力
模块
病害特征
层级
虫害监测装置
基础网络架构
中央处理器
检测模型训练
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风力发电系统
故障诊断方法
残差网络模型
教师
迁移方法
白细胞检测方法
编码解码器
频域特征
注意力
残差网络
药物重定位方法
关系网络
疾病
深度残差网络
多头注意力机制
网络入侵检测模型
网络入侵检测方法
深度残差网络
细粒度特征
训练集