申请/专利权人：四川农业大学

申请日：2023-02-08

公开（公告）日：2023-04-25

公开（公告）号：CN116012655A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.05.12#实质审查的生效;2023.04.25#公开

摘要：本发明涉及虫害检测领域，公开了一种果树凤蝶科虫害检测方法，所述方法包括：采集待检测的果树图像；基于YOLOX‑x构建自适应特征融合轻量化检测模型；将待检测的果树图像输入到训练好的自适应特征融合轻量化检测模型中进行检测，得到虫害检测结果。本发明检测方法可精确、快速地检测非结构化果园环境下的果树虫害胁迫；并且该方法更适宜移植于移动底盘类嵌入式系统，可以为果园植保装备的识别系统提供升级思路，并能促进农业高质高效发展；其次，本发明检测方法能够提高模型对叶片、枝干遮挡害虫的检测精度。

主权项：1.一种果树凤蝶科虫害检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待检测的果树图像；基于YOLOX-x构建自适应特征融合轻量化检测模型；将待检测的果树图像输入到训练好的自适应特征融合轻量化检测模型中进行检测，得到虫害检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川农业大学 一种果树凤蝶科虫害检测方法

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