【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，属于稻飞虱防治检测领域。
技术介绍
1、稻飞虱是水稻上危害最严重的迁飞性害虫之一，容易产生突发、爆发危害。稻飞虱体型极小，体长在1.5mm-3.2mm之间，发生时栖息在水稻茎基部，分布密集。进行稻飞虱检测与计数的目的在于对田间稻飞虱虫害发生情况进行调查，估算田间稻飞虱种群密度，制定相应的防治措施。
2、传统的稻飞虱检测计数方法是依靠有经验的农技人员肉眼观察，需要根据采样点稻飞虱的数量，对其为害等级做出相应的判断。该种方式存有成本高、不及时的问题。
3、现有的稻飞虱检测计数方法，如申请公布号为cn115861185a的专利技术专利申请公开了一种田间复杂背景的稻飞虱计数模型，其虽然实现了自动化检测，但是其计数方法存有以下几个方面的问题：
4、第一：现有的稻飞虱检测计数方法采用的是yolov5算法，该算法对明显、较大的目标检测效果较好；但对微小、密集的目标检测效果较差，当其应用于稻飞虱检测时存在定位与计数不准确的问题。
5、第二：目前也有...
【技术保护点】
1.一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的稻飞虱检测计数方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的步骤（5）中的对象计数损失的情况如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的步骤（6）中将热力图与输入进行融合的可视化方法如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的步骤（6）中结合网络预测结果json文件与掩模结果输出，能够将分块结果还原回原图结果...
【技术特征摘要】
1.一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的稻飞虱检测计数方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法，其特征在于：所述的步骤（5）中的对象计数损失的情况如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于全卷积神经网络的稻飞虱检测计数方法...
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