公开(公告)号：CN116524283A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310779764.4

申请日：2023-06-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  崔海滨 ,  张丽娟 ,  赵翠星 ,  丁工程

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种农业虫害图像检测分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：对获取到的待分类农业虫害图像预处理，将预处理后的待分类农业虫害图像划分为训练集和测试集；S2：将图像分类模型作为农业虫害图像的分类模型，所述图像分类模型为改进后的YoloX模型，以YoloX模型为基本架构，darknet53特征提取模块替换为Swin‑Transformer模块、在neck网络的FPN特征融合模块加入DG模块、CLFM模块，设置Focalloss损失函数；S3：利用训练集对图像分类模型进行训练；S4：利用训练好的图像分类模型对测试集进行检测，输出农业虫害图像检测分类结果。本发明实现了提升农业虫害图像检测分类准确率，对YoloX模型改进，引入Focalloss目标损失函数，提高农业虫害图像的检测分类效果、适应性。