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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第51卷

期数:

2023年第6期

页码:

187-194

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2023-03-20

文章信息/Info

Title:

Rapid detection method of rice diseases based on improved YOLOv4

作者:

严陈慧子¹;  田芳明¹; 2;  谭峰¹;  王思琪¹;  石景秀¹

1.黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院，黑龙江大庆 163319；2.农业农村部农产品及加工品质量监督检验测试中心，黑龙江大庆 163316

Author(s):

Yanchen Huizi; et al

关键词:

水稻病害; 目标检测; YOLOv4; MobileNet V3; 坐标注意力

Keywords:

-

分类号:

TP391.41

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

针对水稻图像中复杂背景带来的病斑难以识别、检测速度慢等问题，以水稻稻瘟病、白叶枯病和胡麻斑病图像为研究对象，提出一种基于改进YOLOv4的水稻病害检测方法，该方法以YOLOv4模型为主体框架，采用轻量级网络MobileNet V3代替原始主干网络CSPDarkNet-53，并通过在颈部网络添加坐标注意力模块(coordinate attention module，CAM)来提高模型的性能。结果表明，改进后的模型对水稻稻瘟病、白叶枯病、胡麻斑病的识别准确率均有所提升，平均精度均值(mean average precision，mAP)为85.34%，与原始YOLOv4模型相比，mAP提高了1.32%，每秒钟检测图像的帧数(frames per second，FPS)为53.43帧/s，检测速度提高了49.62%，说明研究得出的方法具有较高的平均准确率及较快的检测速度，能够用于田间复杂环境下的水稻病害快速识别。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2022-05-10
基金项目：黑龙江省自然科学基金重点项目(编号：ZD2019F002)；黑龙江八一农垦大学校内资助项目(编号：XZR2016-10)；黑龙江八一农垦大学博士启动基金(编号：XDB201814)；黑龙江八一农垦大学自然科学人才支持计划(编号：ZRCPY202015)。
作者简介：严陈慧子(1997—)，女，湖北黄冈人，硕士研究生，研究方向为农业病虫害图像处理。E-mail：411434109@qq.com。
通信作者：田芳明，博士，教授，研究方向为农业物联网和模式识别。E-mail：byndtfm@163.com。

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更新日期/Last Update: 2023-03-20