检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2024年

作者：张欢周毅王克俭王超李会平河北农业大学信息科学与技术学院河北省城市森林健康技术创新中心河北金融学院金融科技学院

为提高果树害虫识别效果，及时做好防治措施，本研究以6种对果树危害程度较大的害虫为研究对象，针对自然环境下果树害虫识别背景复杂、害虫目标小检测难度大、与不同类别间特征相似度高等问题，提出一种改进的轻量化MobileViT识别模型... 详细信息

为提高果树害虫识别效果，及时做好防治措施，本研究以6种对果树危害程度较大的害虫为研究对象，针对自然环境下果树害虫识别背景复杂、害虫目标小检测难度大、与不同类别间特征相似度高等问题，提出一种改进的轻量化MobileViT识别模型。该模型用pconv（Partial Convolution）模块代替原模型MobileViT模块中部分标准卷积模块，其次修改MobileViT模块的特征融合策略，将输入特征、局部表达特征、全局表达特征进行拼接融合；删除网络第十层MV2模块和第十一层MobileViT模块，使用改进空洞空间池化金字塔ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块进行代替，形成多尺度融合特征；此外，模型用SiLU激活函数代替了ReLU6激活函数进行计算，最后基于ImageNet数据集进行迁移学习。实验结果表明，6类果树害虫图像识别准确率达到93.77%，参数量为8.4×105，与改进前相比，识别准确率高出7.5个百分点，参数量降低33.86%，与常用害虫CNN识别模型AlexNet、ResNet-50、MobileNetV2、ShuffleNetV2相比识别准确率分别高出8.25、4.78、7.27、7.41个百分点，参数量分别少60.26×106、24.72×106、2.66×106、5.3×105，与Transformer识别模型ViT、Swin Transfomer相比识别准确率分别高出19.03、9.8个百分点，参数量分别少85.58×106、27.43×106。本研究适合部署在移动终端等有限资源环境，并且有助于实现对复杂背景下的小目标果树害虫进行识别检测。

关键词：果树害虫 pconv模块融合策略 SiLU激活函数空洞空间池化金字塔

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