基于无人机图像检测的林业虫害监控预防

来源：湖北农业科学杂志2024年第8期北京时间：

作者：邱雅林1a, 刘向龙2, 何小军3, 赵庆龙1b, 贾存芳1c

单位：1.庆阳市林业和草原科学技术推广站,甘肃 庆阳 745000; 2.庆阳市林业科学研究所,甘肃 庆阳 745099; 3.子午岭林管局合水分局北川林场,甘肃 庆阳 745400

摘要：为解决现有基于无人机图像的虫害监控方法效率低效果差,且需要耗费大量人力物力的问题,研究基于深度学习构建了基于无人机的林业虫害检测框架,将浅层网络提取的特征信息传递到深层网络,并通过剪枝和批量归一化折叠对模型进行了轻量化改进。结果表明,训练过程中各模型趋于稳定时,改进后的YOLOv4模型平均准确率达97.38%,计算成本和存储需求较原始的YOLOv4已分别降低17.81个百分点和23.38%;平均检测正确率比改进前高12.75个百分点。

关键词：无人机,虫害监控,图像检测,YOLOv4模型

基金资助：中央财政林业科技推广示范项目（甘[2023]ZYTG 007号）; 庆阳市科技计划项目（QY-STK-2022A-042）