面向水稻杂草识别的高精度图像分类算法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨淑婷

作者： 杨淑婷;李季;刘正予;马聪;王蓉

作者机构：

关键词： 图像识别;水稻;深度学习;卷积神经网络;图像处理

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2025 年 41 卷 008 期

页码： 1538-1552

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现稻田苗期杂草的精准识别与清除，本研究开展了一项系统性的研究工作。通过对稻田实地环境的图像采集与数据整理，构建了一个水稻杂草图像分类数据集。在此基础上，提出了一种创新的高效水稻杂草图像分类算法YOLOv8n-cls-Swift。在图像特征提取阶段，采用SwiftFormer在复杂的田间场景下有效提取水稻植株与杂草的差异化特征。在分类预测阶段，本研究设计了一种高效的加权分类层，使模型能够更加精准地聚焦于区分性强的目标特征区域，显著提升了模型对判别性目标特征的捕捉能力。结果表明，本研究提出的模型能达到一个较高的识别准确率。本研究提出的一种水稻田杂草清除精准施药系统，能够实现稻田杂草的全自动识别与清除，有望在水稻种植的减药增效、环境保护等方面发挥重要作用。

分类号： TP391.41%S451.21

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