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基于改进YOLOv11n的罗汉果炭疽病病害检测研究
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作者 帅佳琪 陈鹏屹 +2 位作者 阳兵 唐其 李东晖 《农业装备与车辆工程》 2026年第3期1-9,共9页
罗汉果作为重要的药食同源经济作物,其规模化栽培深受炭疽病威胁。在田间复杂环境下,炭疽病病斑存在尺度小、边界模糊等特点,导致传统检测模型面临小目标漏检率高与定位不准的双重挑战。为此,提出一种轻量化且对小目标敏感的改进检测模... 罗汉果作为重要的药食同源经济作物,其规模化栽培深受炭疽病威胁。在田间复杂环境下,炭疽病病斑存在尺度小、边界模糊等特点,导致传统检测模型面临小目标漏检率高与定位不准的双重挑战。为此,提出一种轻量化且对小目标敏感的改进检测模型——WRL-YOLOv11。该模型在YOLOv11n骨干中局部引入小波域卷积(Wavelet Transform Convolution,WTConv),在参数仅小幅增加的情况下扩展等效感受野并增强边界/纹理高频响应,降低小目标漏检;设计重校准特征金字塔网络(Re-Calibrated Feature Pyramid Network,RCFPN),嵌入选择性边界聚合机制(Selective Boundary Aggregation,SBA),实现浅—深双向重校准融合并新增高分辨率P2层以提升小目标的定位与边界回归精度;构建轻量共享卷积检测头与定位质量估计模块(Lightweight Shared Convolutional Detection Head with Localization Quality Estimation,LSCDH-LQE),通过显式的定位质量估计提升分类置信度与定位一致性,减少高置信度但定位不准的误报。在自建罗汉果炭疽病数据集上的实验结果表明,WRL-YOLOv11的mAP@0.5达到77.0%,较基线YOLOv11n提升5.4%;召回率提升至76.5%、mAP@0.5:0.95提升至28.9%、模型参数为3.43 M、GFLOPs为13.80,在保持轻量化的同时显著提升检测性能。消融实验进一步验证了各模块的有效性与协同作用。综上,WRL-YOLOv11通过频域感受野扩展、尺度重校准与定位质量建模,为田间小尺度病斑的精准检测提供了一种高效可行的解决方案。 展开更多
关键词 罗汉果 炭疽病 YOLOv11n 小波域卷积 重校准特征金字塔网络 轻量共享卷积检测头与定位质量估计模块
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