一种基于YOLOv5的害虫检测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于YOLOv5的害虫检测方法，其特征在于，从摄像头采集的视频画面中截取图像，输入到改进的YOLOv5检测模型进行害虫检测，获取害虫的类别和数量信息，所述改进的YOLOv5检测模型包括主干网络、颈部网络和预测网络；截取的图像首先输入主干网络进行特征提取，然后在颈部网络中将提取的所有特征进行融合，最后将融合后的特征输入预测网络的大、中、小三个尺度的检测层中进行检测，获取检测结果；所述改进的YOLOv5检测模型，以YOLOv5s为基础模型，将主干网络和颈部网络中的C3模块替换成C3NCBAM模块，所述C3NCBAM模块由C3模块中添加NCBAM模块构成，所述NCBAM模块由改进坐标注意力模块和空间注意力模块串联构成，所述改进坐标注意力模块分为坐标信息嵌入阶段与坐标注意力生成阶段，坐标信息嵌入阶段包括X方向平均池化模块和Y方向平均池化模块；坐标注意力生成阶段，首先对X方向平均池化模块和Y方向平均池化模块所提取的特征进行融合，然后依次包括第一二维卷积层、批规范化层、非线性函数、通道混洗模块和两个二维卷积层，并采用Sigmoid激活函数。