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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种基于Detr模型的水稻害虫检测方法，包括：获取待检测害虫图像；将所述待检测害虫图像输入至最佳图像检测模型，获取害虫检测结果，其中，所述最佳图像检测模型由训练集训练获得，所述训练集为包含水稻害虫图像和对应的害虫标注，所述最佳图像检测模型通过改进的Detr模型构建。本发明能够解决现有技术中存在的检测过程实时性差、检测小目标精度差、模型复杂等问题，提高害虫检测的准确率和实用性，为农业生产提供更为可靠的技术支持。

主权项：1.一种基于Detr模型的水稻害虫检测方法，其特征在于，包括：获取待检测害虫图像；将所述待检测害虫图像输入至最佳图像检测模型，获取害虫检测结果，其中，所述最佳图像检测模型由训练集训练获得，所述训练集为包含水稻害虫图像和对应的害虫标注，所述最佳图像检测模型通过改进的Detr模型构建；对所述训练集进行预处理包括：选取预设数量的标注图像，对所述标注图像进行大小变换、旋转变换和颜色亮度变换，对处理后的标注图像进行拼接，并对拼接后的标注图像进行马赛克处理，完成所述标注图像的预处理；所述改进的Detr模型包括：输入层、主干特征提取层、改进颈部特征融合网络层和输出层；所述输入层用于输入待检测害虫图像；所述主干特征提取层用于提取所述待检测害虫图像特征图；所述改进颈部特征融合网络层用于将提取特征图进一步加权融合；所述输出层用于输出害虫检测图像；所述改进颈部特征融合网络层包括：GSConv结构和自适应融合模块；所述GSConv结构用于对所述待检测害虫图像特征图进行初步处理；所述自适应融合模块用于对初步处理后的特征图像进行融合；对所述待检测害虫图像特征图进行初步处理包括：输入待检测害虫图像特征图，对所述待检测害虫图像特征图进行标准卷积，获取第一特征图；对所述第一特征图进行可分离深度卷积，获取第二特征图；对所述第一特征图和第二特征图进行连接，获取第三特征图；对所述第三特征图的通道顺序进行混洗操作，完成初步处理；对初步处理后的特征图像进行融合的方法为： 其中，为三个不同尺度的输入层，为一系列运算后的中间特征层，为上采样操作，为插值操作，是经过GSConv模块，是平均池化操作，是最大池化操作，是合并连接操作，是合并多尺度层后的结果，是经过VoVGSCSP模块，是最终输出层。

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