基于双分支特征提取的害虫分类方法研究

来源：中国农机化学报杂志2026年第3期北京时间：

作者：陈月枫, 高心丹

单位：东北林业大学计算机与控制工程学院，哈尔滨市，150006

摘要：针对害虫身体构造复杂、姿势多样、所处背景复杂等问题，提出一种双分支提取特征并融合的害虫分类模型。首先，为提取姿势多样、结构复杂的害虫的局部特征，设计具有空间变换结构的卷积神经网络分支；其次，使用Transformer分支捕获背景复杂的害虫图像中有助于分类的全局特征；最后，通过本文设计的特征融合模块将两分支结构提取的特征进行融合，实现害虫的分类。模型在3个不同特点的数据集上进行评估，分类准确率分别为74.01%、98.21%、90.12%，均优于当前主流方法。研究证明，卷积神经网络分支和特征融合模块的引入能够辅助Transformer捕获更多的特征信息，有效解决害虫分类中精度不够高的问题。

关键词：害虫分类,自注意力机制,卷积神经网络,空间变换网络,特征融合

基金资助：黑龙江省第二批“揭榜挂帅”科技攻关项目（2021ZXJ05A01—04）