【摘 要】
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农业害虫的自动检测对于害虫的监控、预警和及时防治有重要意义。以人工智能为基础的目标检测方法可以为农业害虫的自动检测提供技术支撑。由于害虫目标在图像中常以小目标形式存在且伴随着特征分辨率低、携带特征信息弱的特点,导致图像中害虫特征信息提取较困难,害虫检测准确性不高。因此,研究一种高效的害虫目标检测方法对实现农业害虫监测有重要价值。本文针对小害虫图像携带特征信息弱、分辨率低导致网络对小目标特征信息提取
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农业害虫的自动检测对于害虫的监控、预警和及时防治有重要意义。以人工智能为基础的目标检测方法可以为农业害虫的自动检测提供技术支撑。由于害虫目标在图像中常以小目标形式存在且伴随着特征分辨率低、携带特征信息弱的特点,导致图像中害虫特征信息提取较困难,害虫检测准确性不高。因此,研究一种高效的害虫目标检测方法对实现农业害虫监测有重要价值。本文针对小害虫图像携带特征信息弱、分辨率低导致网络对小目标特征信息提取能力不足的问题,提出了一种基于CFFN（Cross-level Feature Fusion Network）网络的害虫检测方法。选取Faster R-CNN为害虫检测网络框架,在特征提取阶段,设计了跨级特征融合结构CFF（Cross-level Feature Fusion）,使用跨级特征融合方式充分融合不同级特征信息;使用Res Net/Res Ne Xt主干网络的底层特征图作为信息融合的参考图,以增加网络提取特征信息的准确性;设计了特征重建模块FR（Feature Reconstruction）,通过使用亚像素卷积代替上采样的方式,高度还原特征图中害虫的特征信息,减少CFF结构在融合不同级特征图特征信息时出现的混叠效应。此外,在网络训练时,设计使用SOA（Small Object Augmentation）增强策略,平衡小目标害虫与背景区域面积,增加小害虫在CFF结构特征提取过程中的有效映射区域,可以提取到更多的小目标特征信息。本文方法可以融合不同级特征图的语义特征信息、视觉特征信息和位置特征信息,生成用于预测小目标的特征图,有效提高了网络对小害虫的特征提取能力。实验表明,本文提出的CFF结构和SOA增强策略效果良好,检测准确率达到88.1%,召回率和F1得分分别为93.1%和92.3%,实验结果验证了本文方法的有效性。
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