基于改进YOLOv5的草莓病害智能识别终端设计

来源：中国农机化学报杂志2024年第3期北京时间：

作者：乔珠峰, , 赵秋菊, , 郭建鑫, , 陈会娜, , 平阳, , 赵继春,

摘要：为实现低成本、便捷、高效的草莓病害识别与检测，提升草莓种植与生产效益，在YOLOv5模型基础上，引入高效通道注意力(Efficient Channel Attention，ECA)机制，研究构建一种草莓病害识别模型，应用嵌入式与软件工程技术研发草莓病害识别终端设备。终端设备应用系统由图像采集、图像检测、检测结果展示和数据传输等模块组成，实现草莓图像实时采集和病害实时识别检测等功能。基于草莓病害检测数据集对系统开展测试，结果表明，该系统可以有效识别草莓白粉菌果病、角斑病、叶斑病等病害。与YOLOv5相比，AP0.5∶0.95、AP0.5、AP0.75、APM、APL都有比较大幅度提升。系统具有高效、便捷、实时等优点，可广泛应用于草莓生产领域，从而有效提升草莓病害识别与检测效率。

关键词：草莓病害,YOLOv5,图像检测,嵌入式,模型识别

基金资助：农业农村部农业大数据重点实验室项目(NYNCBDSJ2022001)；北京市数字农业创新团队项目(BAIC10—2023)；北京市农林科学院改革与发展专项(GGFZSJS2023)