基于YOLOv8n+无人机图像的荒漠草原鼠洞检测

来源：中国农机化学报杂志2025年第5期北京时间：

作者：宋健, 郁志宏, 戚桂美, 解晶晶, 刘志兴, 王涛

单位：1. 内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特市，010000；2. 内蒙古师范大学计算机科学技术学院，呼和浩特市，010020

摘要：鼠洞密度是草原退化的重要参考指标，也是鼠害程度的标准之一。针对传统鼠洞检测劳动强度大、工作效率低的问题，提出基于Yolov8n+和无人机图像的鼠洞检测方法。首先，无人机搭载可见光传感器采集RGB图像，对图像进行标注制作鼠洞数据集。然后，统计鼠洞尺度区间优化YOLOv8n网络结构：剔除冗余的检测头，精简网络结构；保留深层与浅层之间的信息交互通道。最后，采用目标检测评价指标从检测精度和模型复杂度两个方面对YOLOv8n+进行评估。结果表明：YOLOv8n+对鼠洞的平均检测精度为98.6%，模型体积为3.2MB，检测速度为172.42FPS。相比于YOLOv8n和其他主流算法，YOLOv8n+在检测精度和检测速度上表现最好，表明YOLOv8n+能够实现对鼠洞精确、高效的检测，满足现实场景下无人机低空遥感对鼠洞的检测要求，弥补传统方法的不足，提高鼠洞监测的实时性和灵活性。

关键词：荒漠草原,鼠洞,无人机,目标检测,鼠害监测

基金资助：内蒙古自然科学基金项目 （2024LHMS03036)