文献类型： 中文期刊
作者： 罗斌 1 ; 李家超 1 ; 周亚男 2 ; 潘大宇 2 ; 黄硕 2 ;
作者机构： 1.新疆农业大学机电工程学院
2.北京市农林科学院智能装备技术研究中心
关键词： 稻瘟病孢子;目标检测;YOLO v8;轻量化;注意力机制
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2024 年 55 卷 011 期
页码： 32-38
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 稻瘟病由稻瘟病孢子通过空气进行传播,严重影响水稻产量,因此,稻瘟病孢子的检测对于稻瘟病早期诊断与防治具有重要作用.针对现有方法存在检测速度慢的问题,本研究基于YOLO v8模型提出了一种稻瘟病孢子检测方法RBS-YOLO.首先,该算法在主干网络中引入PP-LCNet轻量化网络结构,减少模型每秒浮点运算次数并降低模型内存占用量,其次在颈部网络中引入高效多尺度注意力模块(Efficient multi-scale attention module,EMA),并将原损失函数改进为WIOU损失函数,提高了模型识别稻瘟病孢子的精确率与平均精度均值.改进后的RBS-YOLO模型精确率与平均精度均值分别为97.3%和98.7%,满足稻瘟病孢子的检测需求,模型内存占用量与每秒浮点运算次数分别为3.46 MB、5.2 × 109,同YOLO v8n相比分别降低41.8%与35.8%.RBS-YOLO模型与当前主流的YOLO v5s、YOLO v7、YOLO v8n模型对比,每秒浮点运算次数分别降低67.3%、95.1%、35.8%.研究结果表明RBS-YOLO模型能够满足稻瘟病孢子实时检测的需求,且有利干部署到移动端.
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