【技术实现步骤摘要】
一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，更具体的说是涉及一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法。
技术介绍
[0002]荔枝与香蕉、菠萝、龙眼一同号称“南国四大果品”，同时因其具有很高的药用价值，素有“果中之王”的美誉，在我国林果中占据着重要位置，作为我国华南地区最为重要的经济林果树之一，因国内和国际双循环的经济快速发展，荔枝被大面积种植，其栽培品种也日益增多，加上荔枝树喜高湿高温，喜光向阳，以及华南地区的气候条件等原因，荔枝病虫害的发生也日趋严重。荔枝病虫害不仅种类繁多，而且它们的发病周期长、防治困难，是影响荔枝生产和品质的重要制约因素。荔枝常见病虫害主要有荔枝炭疽病、荔枝毛毡病、荔枝叶瘿蚊、荔枝藻斑病和荔枝煤烟病等。如何防治荔枝病虫害成为提高荔枝增收和品质的关键问题之一。
[0003]智慧农业是智慧经济主要的组成部分，是现代科学技术与农业种植相结合，从而实现无人化、自动化、智能化管理。实时的图像处理与计算机视觉是智慧农业发展中不可或...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1：获取原始荔枝病虫害图像并进行筛选；步骤2：对经过筛选的荔枝病虫害图像进行人工数据标注生成标注文件，根据荔枝病虫害图像和标注文件构建数据集；步骤3：根据预设批次图像数量分批获取数据集中的荔枝病虫害图像，将获取的荔枝病虫害图像变换为预设尺寸，再依次进行预处理增强和Mosaic增强，获得增强数据图像；步骤4：将所述增强数据图像和经过筛选的荔枝病虫害图像作为训练集输入模型中进行训练，获得训练后的改进EfficientDet检测模型；步骤41：将所述增强数据图像和经过筛选的荔枝病虫害图像输入到改进骨干特征提取网络进行特征提取，获得待融合特征图；所述改进骨干特征提取网络引入Fused MBConv卷积模块和MBConv卷积模块，并在网络末端增加SPP模块；步骤42：将提取的所述待融合特征图经过PaFPN特征融合网络进行特征融合，获得融合特征；步骤43：将所述融合特征输入到检测器中，获得预测结果；步骤44：根据预测结果计算损失和梯度，更新权重，对预测结果进行非极大值抑制，获得改进EfficientDet检测模型；步骤5：将采集的待检测实际场景图像输入所述改进EfficientDet检测模型中，获得检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法，其特征在于，步骤1中采用移动手机和/或高清摄像头采集荔枝病害病斑、虫害以及虫害留下的病斑图像，获得原始荔枝病虫害图像；对所述移动手机采集的图像进行内存压缩处理。3.根据权利要求1所述的一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法，其特征在于，步骤2中，对荔枝病虫害图像进行人工数据标注的工具采用LabelImg，并采用VOC数据标注格式，将后缀为xml的标注文件存放于annotations文件夹；将所有荔枝病虫害图像和对应的所有标注文件进行划分获得数据集，数据集包括训练集、验证集和测试集，其中训练集、验证集、测试集的划分比例为8:1:1。4.根据权利要求1所述的一种基于改进EfficientDet的荔枝病虫害检测方法，其特征在于，步骤3中，预设尺寸为1024
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1024；对荔枝病虫害图像进行的预处理增强包括镜像、90度翻转、...
【专利技术属性】
技术研发人员：王卫星，刘泽凯，胡凯，曹亚芃，廖飞，骆润玫，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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