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申请/专利权人：西北农林科技大学深圳研究院
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种害虫识别方法及系统，包括：S1：建立识别模型，所述识别模型采用基于YOLOv8s模型改进的YOLOv8s_HS模型，且改进时采用Hardswish激活函数替换所述YOLOv8s模型中的SiLU激活函数，并在所述YOLOv8s模型的检测头中增加SimAM注意力机制；S2：获取待识别害虫图像；S3：将所述待识别害虫图像输入所述识别模型，获得相应的识别结果；S4：统计所述识别结果中害虫的数量。本发明采用改进的基于深度学习模型YOLOv8s_HS的识别模型，不但实现了自动化的识别和计数，且经实验得知其检测精确度达到了95.95%，保证了害虫的准确快速识别。
主权项：1.一种害虫识别方法，其特征在于，包括：S1：建立识别模型，所述识别模型采用基于YOLOv8s模型改进的YOLOv8s_HS模型，且改进时采用Hardswish激活函数替换所述YOLOv8s模型中的SiLU激活函数，并在所述YOLOv8s模型的检测头中增加SimAM注意力机制，所述检测头根据颈网络层输出不同尺度特征图划分为小目标检测头、中目标检测头和大目标检测头，所述SimAM注意力机制位于所述小目标检测头中；S2：获取待识别害虫图像；S3：将所述待识别害虫图像输入所述识别模型，获得相应的识别结果；在识别过程中，所述颈网络层输出的不同尺度特征图按比例划分网格，以每个所述网格为中心生成三种不同大小的先验框，保留每个网格置信度最高的一个先验框作为预测框；S4：统计所述识别结果中害虫的数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学深圳研究院 一种害虫识别方法及系统
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