针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题,提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先,原主干网络的前两层(S2,S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual ...针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题,提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先,原主干网络的前两层(S2,S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual Block,DBRB),利用多分支拓扑结构以及不同规模的路径提取多尺度的特征信息,在原主干网络的后两层(S4,S5)引入了结合级联注意力的倒立残差移动模块(Invert Residual Mobile Block with Cascade Group Attention,IRMB_CGA),弥补了原主干网络中长距离语义信息无法直接交互的问题,增强了对环境特征的辨别能力;其次,在特征融合网络中,增加了无参数注意力的空间到深度融合层(Space to Depth Convolution with Attention,SPA)提取细粒度的信息,设计了内容引导融合模块(Context Guide Fusion Module,CGFM)来引导多尺度特征融合。实验结果表明模型RT-DETR-SDIC参数下降了19.6%,计算量下降了9.9%,P_(mA,0.5)上升了6.2%,P_(mA,0.5:0.95)上升了2.6%。展开更多
黄螟Tetramoera schistaceana(Snellen)是甘蔗上的重要钻蛀性害虫。近年来,黄螟种群数量呈增长趋势,已跃升为广西蔗区的优势害虫种群。为明确影响黄螟自然种群发生发展的各项作用因子及其作用大小,2023年和2024年采用田间调查、室内饲...黄螟Tetramoera schistaceana(Snellen)是甘蔗上的重要钻蛀性害虫。近年来,黄螟种群数量呈增长趋势,已跃升为广西蔗区的优势害虫种群。为明确影响黄螟自然种群发生发展的各项作用因子及其作用大小,2023年和2024年采用田间调查、室内饲养观察以及桶栽甘蔗接虫试验相结合的方法,研究了甘蔗苗期黄螟各虫期种群数量变动规律与关键致死因子。构建黄螟自然种群生命表,运用种群数量排除作用控制指数(exclusion index of population control,EIPC)分析不同作用因子对黄螟种群数量的控制作用。结果表明,2023年和2024年黄螟自然种群趋势指数分别达到19.6425和19.3955,幼虫低龄期(1~3龄)的存活率均最低,是种群数量控制的关键期。在黄螟整个生长发育过程中,“捕食及病原菌”因素的种群控制效应最大,赤眼蜂作为卵期的优势天敌,对黄螟自然种群数量调控起关键作用。人工释放赤眼蜂后,2023年和2024年其对黄螟的排除作用控制指数比对照区分别提高1.0540和0.9632,控害效果显著。天敌赤眼蜂对黄螟种群数量有较为明显的控制作用。该结果为黄螟预测预报和综合防治提供坚实的理论基础。展开更多
为明确枸杞线角木虱Bactericera gobica的主要感受器类型和分布情况,利用扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)观察了枸杞线角木虱成虫口器、足及腹部末端的主要感器形态、分布和数量。结果表明:枸杞线角木虱口器主要有3...为明确枸杞线角木虱Bactericera gobica的主要感受器类型和分布情况,利用扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)观察了枸杞线角木虱成虫口器、足及腹部末端的主要感器形态、分布和数量。结果表明:枸杞线角木虱口器主要有3种类型的感器,分别为毛形感器、锥形感器和卵圆形感器;足上主要有毛形感器、锥形感器和刺形感器;雌虫和雄虫腹部末端密布长毛形感器和短毛形感器。这些感器在枸杞线角木虱的取食、交配、产卵等行为中可能发挥着重要作用。本研究为进一步探讨枸杞线角木虱的化学生态学机制提供了形态学依据。展开更多
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测模型,该模型利用单一神经网络架构即可对图像中的目标进行位置和类别的预测,极大地提高了检测的效率。将YOLO模型应用于植物虫害的检测,不仅可以加快识别速度,还可以提升识别精度。文章阐...YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测模型,该模型利用单一神经网络架构即可对图像中的目标进行位置和类别的预测,极大地提高了检测的效率。将YOLO模型应用于植物虫害的检测,不仅可以加快识别速度,还可以提升识别精度。文章阐述了YOLO模型目前在植物虫害检测领域的应用现状,介绍了该模型的优势与面临的挑战,并对其在未来发展进程中的改进策略与方向进行了展望。展开更多
文摘针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题,提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先,原主干网络的前两层(S2,S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual Block,DBRB),利用多分支拓扑结构以及不同规模的路径提取多尺度的特征信息,在原主干网络的后两层(S4,S5)引入了结合级联注意力的倒立残差移动模块(Invert Residual Mobile Block with Cascade Group Attention,IRMB_CGA),弥补了原主干网络中长距离语义信息无法直接交互的问题,增强了对环境特征的辨别能力;其次,在特征融合网络中,增加了无参数注意力的空间到深度融合层(Space to Depth Convolution with Attention,SPA)提取细粒度的信息,设计了内容引导融合模块(Context Guide Fusion Module,CGFM)来引导多尺度特征融合。实验结果表明模型RT-DETR-SDIC参数下降了19.6%,计算量下降了9.9%,P_(mA,0.5)上升了6.2%,P_(mA,0.5:0.95)上升了2.6%。
文摘黄螟Tetramoera schistaceana(Snellen)是甘蔗上的重要钻蛀性害虫。近年来,黄螟种群数量呈增长趋势,已跃升为广西蔗区的优势害虫种群。为明确影响黄螟自然种群发生发展的各项作用因子及其作用大小,2023年和2024年采用田间调查、室内饲养观察以及桶栽甘蔗接虫试验相结合的方法,研究了甘蔗苗期黄螟各虫期种群数量变动规律与关键致死因子。构建黄螟自然种群生命表,运用种群数量排除作用控制指数(exclusion index of population control,EIPC)分析不同作用因子对黄螟种群数量的控制作用。结果表明,2023年和2024年黄螟自然种群趋势指数分别达到19.6425和19.3955,幼虫低龄期(1~3龄)的存活率均最低,是种群数量控制的关键期。在黄螟整个生长发育过程中,“捕食及病原菌”因素的种群控制效应最大,赤眼蜂作为卵期的优势天敌,对黄螟自然种群数量调控起关键作用。人工释放赤眼蜂后,2023年和2024年其对黄螟的排除作用控制指数比对照区分别提高1.0540和0.9632,控害效果显著。天敌赤眼蜂对黄螟种群数量有较为明显的控制作用。该结果为黄螟预测预报和综合防治提供坚实的理论基础。
文摘为明确枸杞线角木虱Bactericera gobica的主要感受器类型和分布情况,利用扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)观察了枸杞线角木虱成虫口器、足及腹部末端的主要感器形态、分布和数量。结果表明:枸杞线角木虱口器主要有3种类型的感器,分别为毛形感器、锥形感器和卵圆形感器;足上主要有毛形感器、锥形感器和刺形感器;雌虫和雄虫腹部末端密布长毛形感器和短毛形感器。这些感器在枸杞线角木虱的取食、交配、产卵等行为中可能发挥着重要作用。本研究为进一步探讨枸杞线角木虱的化学生态学机制提供了形态学依据。
文摘YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测模型,该模型利用单一神经网络架构即可对图像中的目标进行位置和类别的预测,极大地提高了检测的效率。将YOLO模型应用于植物虫害的检测,不仅可以加快识别速度,还可以提升识别精度。文章阐述了YOLO模型目前在植物虫害检测领域的应用现状,介绍了该模型的优势与面临的挑战,并对其在未来发展进程中的改进策略与方向进行了展望。
