【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，尤其涉及一种病虫害检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、草莓是一种裸果，它的外皮不提供保护作用，草莓的茎杆、叶和果实贴近地面，含有丰富的水分和糖类物质，非常容易吸引虫类。其一旦染病未及时发现，会给种植户造成巨大的经济损失。
2、现有的方案中可以通过yolo模型对草莓进行检测，从而判断草莓是否染病。但在草莓病虫害检测中，有些病害可能表现为小的斑点或细微的叶子变化，而现有的yolo模型在检测小目标方面可能存在一些限制，导致对草莓病虫害的检测精度不高。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种病虫害检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中yolo模型对于小目标的检测效果不佳，导致对草莓病虫害的检测精度不高问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种病虫害检测方法，所述病虫害检测方法包括：
3、将待检测草莓图像...
【技术保护点】
1.一种病虫害检测方法，其特征在于，所述病虫害检测方法包括：
2.如权利要求1所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述将待检测草莓图像输入至改进后的YOLOv7网络模型的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述通过预设模糊聚类算法对所述草莓病虫害图像数据集进行聚类，获得目标锚框的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述基于所述可变形卷积和所述GAM全局注意力机制对所述待检测草莓图像进行病虫害检测，并根据检测结果确定所述待检测草莓图像中的病虫害区域的步骤，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种病虫害检测方法，其特征在于，所述病虫害检测方法包括：
2.如权利要求1所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述将待检测草莓图像输入至改进后的yolov7网络模型的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述通过预设模糊聚类算法对所述草莓病虫害图像数据集进行聚类，获得目标锚框的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述基于所述可变形卷积和所述gam全局注意力机制对所述待检测草莓图像进行病虫害检测，并根据检测结果确定所述待检测草莓图像中的病虫害区域的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的病虫害检测方法，其特征在于，所述通过所述可变形卷积对所述待检测草莓图像进行特征提取，获得所述待检测草莓图像对应的待检测草莓特征图的步骤，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：毛倩丽，刘江蓉，邓太勇，俞棹夫，康民威，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：
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