公开(公告)号：CN119229476A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411718475.4

申请日：2024-11-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  孙珊珊 ,  李芝贻 ,  王泉 ,  张丽辉 ,  唐玥 ,  刘伟

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 基于深度学习特征增强的复杂背景下昆虫检测方法和系统，涉及小目标检测领域。解决了农业昆虫检测缺乏真实场景中动态捕获到的昆虫图像的问题。方法包括：获取图像，并对所述图像进行预处理；构建S‑Insect‑Det网络结构，S‑Insect‑Det网络结构包括主干网络、颈部网络和检测头；所述主干网络为基于Transformer的EfficientViT网络；所述颈部网络为双向多尺度融合架构；通过主干网络进行图像特征提取，并通过颈部网络进行多尺度特征融合；通过检测头输出特征融合后的特征表示，获取昆虫识别结果。本发明应用于昆虫识别领域。