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申请/专利权人:西北农林科技大学深圳研究院
摘要:本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种害虫识别方法及系统,包括:S1:建立识别模型,所述识别模型采用基于YOLOv8s模型改进的YOLOv8s_HS模型,且改进时采用Hardswish激活函数替换所述YOLOv8s模型中的SiLU激活函数,并在所述YOLOv8s模型的检测头中增加SimAM注意力机制;S2:获取待识别害虫图像;S3:将所述待识别害虫图像输入所述识别模型,获得相应的识别结果;S4:统计所述识别结果中害虫的数量。本发明采用改进的基于深度学习模型YOLOv8s_HS的识别模型,不但实现了自动化的识别和计数,且经实验得知其检测精确度达到了95.95%,保证了害虫的准确快速识别。
主权项:1.一种害虫识别方法,其特征在于,包括:S1:建立识别模型,所述识别模型采用基于YOLOv8s模型改进的YOLOv8s_HS模型,且改进时采用Hardswish激活函数替换所述YOLOv8s模型中的SiLU激活函数,并在所述YOLOv8s模型的检测头中增加SimAM注意力机制,所述检测头根据颈网络层输出不同尺度特征图划分为小目标检测头、中目标检测头和大目标检测头,所述SimAM注意力机制位于所述小目标检测头中;S2:获取待识别害虫图像;S3:将所述待识别害虫图像输入所述识别模型,获得相应的识别结果;在识别过程中,所述颈网络层输出的不同尺度特征图按比例划分网格,以每个所述网格为中心生成三种不同大小的先验框,保留每个网格置信度最高的一个先验框作为预测框;S4:统计所述识别结果中害虫的数量。
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权利要求:
百度查询: 西北农林科技大学深圳研究院 一种害虫识别方法及系统
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