基于改进SSD的广佛手病虫害检测方法

摘要：

[目的]针对广佛手在田间真实环境下病虫害识别较为困难的问题,提出一种基于改进 SSD(single shot MultiBox detector)算法——SSD-Res50-3C的广佛手病虫害检测方法.[方法]SSD-Res50-3C算法主干网络部分用ResNet50 网络替换原有的VGG16网络,增加模型在田间真实环境下对广佛手病虫害特征的提取能力;在预测特征层之前加入一种轻量高效的特征融合模块提升SSD算法的多尺度特征融合能力,进一步提高SSD算法在田间真实环境下的抗干扰能力.[结果]SSD-Res50-3C 算法平均精度均值达到92.86%,相较原始的SSD算法提升6.61%,FPS(frames per second)达到64.1.相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5x6、Faster R-CNN和EfficientDet-D3模型,SSD-Res50-3C算法的平均精度均值分别高 6.41%、2.01%、0.79%、0.58%和5.10%,FPS分别高16.20、40.280、24.40、36.20和54.84.[结论]基于改进SSD算法的广佛手病虫害检测方法能够弱化田间真实环境的干扰信息,能准确识别田间真实环境下广佛手病虫害目标,可为田间真实环境下广佛手病虫害检测提供一种新思路.

关键词：广佛手、病虫害、SSD算法、特征提取、多尺度特征融合

所属期刊栏目：46

分类号：S436.66;TP391.41(病虫害及其防治)

资助基金：省级乡村振兴战略专项省级组织实施项目;广东省现代农业产业技术体系创新团队建设专项;华南农业大学新农村发展研究院农业科技合作共建项目;广东省科技专项资金大专项+任务清单项目

在线出版日期：2023-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：813-821