文献类型： 中文期刊
作者： 杨淑婷 1 ; 李季 1 ; 刘正予 2 ; 马聪 1 ; 王蓉 3 ;
作者机构： 1.宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所
2.南京理工大学计算机科学与工程学院
3.农业农村部农产品质量安全监督检验测试中心<银川>
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。
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