华中农业大学学报

作者：刘志，翟瑞芳，彭万伟，陈珂屹，杨万能

单位：1.华中农业大学信息学院,武汉 430070;2.上海云农信息科技有限公司,上海 201299;3.华中农业大学植物科学技术学院,武汉 430070

关键词：深度学习;测报灯;害虫识别;Cascade R-CNN;精准检测;注意力机制;绿色防控

基金：国家自然科学基金联合基金项目（U21A20205）；中央高校基本科研业务费专项（2662022JC004）

为解决测报灯采集图像中害虫依赖人工识别及统计结果可靠性低和准确性差的问题，本研究提出一种改进型Cascade R-CNN田间害虫检测算法。该算法以Cascade R-CNN为基础框架，采用ResNeSt-50作为主干网络，融合了跨通道注意力机制；使用统一目标检测头（unifying object detection heads with attentions，DyHead），并融合尺度感知、空间位置感知和任务感知。此外，采用简单复制-粘贴（simple copy-paste，SCP）方法进行了数据增强。研究共采集到20类害虫总计1 500张图像，制作了符合MS COCO格式（microsoft common objects in context 2017， MS COCO 2017）的测报灯田间害虫数据集。结果显示，本研究提出的方法的F1分数（F1-score）达到了86.2%。当交并比（intersection over union ，IoU）为0.5时，其F1-分数与经典Cascade R-CNN、Faster R-CNN和YOLOv4相比，分别提升了2.8、5.8和8.2个百分点。表明该方法满足测报灯害虫检测任务对判别能力和实时性的要求，实现了害虫的高精度自动识别与计数，可直接应用于田间害虫检测。

来源：2023年第3期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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