Resumen

La identificación automática y la ubicación de plagas en terrenos agrícolas son una dirección importante de la investigación de detección de objetivos. La amplia variedad de plagas y la similitud entre las categorías de plagas hacen que la identificación automática de plagas en terrenos agrícolas tenga algunos problemas, como una alta tasa de error y una identificación difícil. Con el fin de lograr un mejor objetivo para la identificación automática y la ubicación de plagas en terrenos agrícolas, este artículo propone un modelo ligero de detección de plagas, y la red es la EfficientNet propuesta por Google, que logra la detección de 26 plagas, la idea se basa en el algoritmo clásico de detección de objetivos Yolo. En primer lugar, se extrajeron características a través del espinazo ligero, y luego se realizó una fusión de características multinivel mediante PANet; finalmente, se produjeron tres matrices de características con diferentes tamaños para predecir plagas de diferentes tamaños. Utilizando CIOU como función de pé

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Plagas en tierras de cultivo; Identificación automática; Modelo ligero; EfficientNet; Algoritmo Yolo; Función de pérdida CIOU
• Keywords:Farmland pests; Automatic identification; Lightweight model; EfficientNet; Yolo algorithm; CIOU loss function