柑橘木虱YOLO v8-MC识别算法与虫情远程监测系统研究

作     者：李善军 梁千月 余勇华 陈耀晖 付慧敏 张宏宇 LI Shanjun;LIANG Qianyue;YU Yonghua;CHEN Yaohui;FU Huimin;ZHANG Hongyu

作者机构：华中农业大学工学院武汉430070 农业农村部长江中下游农业装备重点实验室武汉430070 广西桂北特色经济作物种质创新与利用重点实验室桂林541000 华中农业大学植物科学技术学院武汉430070 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2024年第55卷第6期

页      面：210-218页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0828[工学-农业工程] 082801[工学-农业机械化工程] 

基　　金：国家柑橘产业技术体系项目(CARS-Citrus) 国家重点研发计划项目(2021YFD1400802-4、2020YFD1000101、2021YFD1400802-44) 柑橘全程机械化科研基地建设项目(农计发19号) 

主　　题：柑橘木虱 虫害监测 诱捕监测装置 YOLO v8-MC 

摘      要：柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了YOLO v8木虱识别模型;开发了Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制。模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20%、91%、90.60%,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64%、87%、84.78%,且系统工作状态良好,满足野外使用需求。开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段。