技術(shù)特征：

1.一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述密集微小害蟲圖像數(shù)據(jù)集的生成包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述害蟲圖像多尺度特征的提取包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述構(gòu)建小尺度害蟲雙通道多核特征提取模型包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述小尺度害蟲雙通道多核特征提取模型的訓練包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述構(gòu)建密集害蟲區(qū)域聚焦提取模塊包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，其特征在于，所述構(gòu)建密集微小害蟲圖像數(shù)據(jù)集包括以下步驟：

8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，當所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，即可實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任意一項所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法。

9.一種計算機設(shè)備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，當所述處理器執(zhí)行時，即可實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任意一項所述的一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于多核注意力網(wǎng)絡(luò)的密集微小害蟲圖像檢測方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了難以針對密集微小害蟲圖像進行檢測的缺陷。本發(fā)明包括以下步驟：密集微小害蟲圖像數(shù)據(jù)集的生成；害蟲圖像多尺度特征的提?。粯?gòu)建小尺度害蟲雙通道多核特征提取模型；小尺度害蟲雙通道多核特征提取模型的訓練；密集微小害蟲圖像檢測結(jié)果的獲得。本發(fā)明顯著提高了密集微小害蟲圖像的檢測精度，使用密集害蟲區(qū)域聚焦提取模塊提取密集害蟲區(qū)域，通過跨階段局部網(wǎng)絡(luò)有效提取害蟲的多尺度特征，結(jié)合提出的小尺度害蟲雙通道多核特征提取模型更精準地識別微小害蟲，加快蟲害的檢測速度與準確度。

技術(shù)研發(fā)人員：焦林,劉旗煌,劉峰,汪子研,陳鵬,梁棟
受保護的技術(shù)使用者：安徽大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15