基于脉冲驱动自注意力的害虫图像识别模型

来源：中国农机化学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：王贝, 王世颍, 许濛萌, 郭伟

单位：（1. 周口职业技术学院信息工程学院，河南周口,466000； 2. 青海大学计算机技术与应用系，西宁市,810016； 3. 河南农业大学信息与管理科学学院，郑州市,450003)

摘要：害虫图像识别是一种重要的农业智能应用，可以帮助农民及时发现和控制害虫，提高农作物的产量和质量。然而，传统卷积神经网络的图像识别模型通常需要大量的计算资源和能耗，其在低功耗设备上的应用受到制约。为解决这个问题，提出一种基于脉冲驱动自注意力（SDSA）的害虫图像识别模型，利用脉冲神经网络（SNN）的特点，将图像转化为脉冲序列并通过自注意力机制进行特征提取和分类。模型具有4个独特的特性：（1）事件驱动，当输入为零时不触发任何计算；（2）二值脉冲通信，所有与脉冲矩阵相关的矩阵乘法可以转化为稀疏加法；（3）在任务和通道维度上都具有线性复杂度的自注意力；（4）脉冲形式的查询、键和值向量之间的操作是掩码和加法，只包含稀疏加法操作，大大降低计算量和能耗。在害虫图像数据集上进行试验，结果表明，模型准确率达93.56%，优于现有深度学习模型，同时具有更低的计算成本和能耗。

关键词：脉冲驱动,自注意力模型,害虫图像识别,智慧农业,轻量化

基金资助：国家自然科学基金项目（41501481）