【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标检测的，具体涉及一种玉米病虫害检测方法、系统及介质。
技术介绍
1、农业作为支撑人类生存与发展的根基，面临着植物病虫害监控与防治的重大挑战。这些挑战直接关系到农业生产效率和作物质量。传统植物病虫害监测主要依靠人工观察，不仅耗时且效率低下，且由于受限于人力资源和专业知识，其准确性和效率难以满足现代农业的高标准。随着人口持续增长和食品需求上升，迫切需要更高效、准确的植物病虫害检测方法。
2、近年来，深度学习技术的快速进步为这一挑战提供了新的解决方案。特别是在计算机视觉领域，深度学习展现了其在图像识别和处理方面的巨大潜力，与之相关的算法分为单阶段和两阶段目标检测。单阶段目标检测方法是指只需一次提取特征即可实现目标检测，在设计上是将对象分类和边界框回归两个任务同时完成的，无需使用预先生成的区域建议，以高效率和速度闻名。
3、现有的玉米病虫害检测系统在检测目标方面，大多都专注于单一病害或虫害。它们通常针对玉米的特定问题，忽略了病害与虫害之间的相互作用和联合影响，在实际使用当中模型的泛化能力较差，在应对多种...
【技术保护点】
1.一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述获取玉米病虫害图片，构建数据集，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，对数据集进行扩充、标注，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述对标注后的数据集进行预处理，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述特征提取器通过卷积模块、C2f结构、多尺度扩张残差模块对特征进行提取；
6.根据权利要求5所...
【技术特征摘要】
1.一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述获取玉米病虫害图片，构建数据集，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，对数据集进行扩充、标注，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述对标注后的数据集进行预处理，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述特征提取器通过卷积模块、c2f结构、多尺度扩张残差模块对特征进行提取；
6.根据权利要求5所述的一种玉米病虫害检测方法，其特征在于，所述检测头采用自适应加权双向特征金字塔网络对上一步提取的特征p2、p3、p4、p5进行处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈卫强，黄政予，谭泽煜，黎耀辉，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：
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