基于农业大数据和深度学习的稻田杂草识别

为在稻田中准确高效识别杂草,从而支持选择性喷药或机器人除草,基于农业大数据技术和深度学习技术提出改进的YOLO v8杂草检测模型,即采用CBAM(convolution block attention module)注意力机制来增强YOLO v8网络对复杂环境中杂草特征的提取能力,同时使用EIOU(expected intersection over union)+DFL(distribution focal loss)提高YOLO v8检测框的回归效率,并通过模型对比试验验证了改进YOLO v8模型的有效性。结果表明,改进YOLO v8模型在测试集上的均值平均精度(mean average precision,mAP)达到98.2%,相比YOLO v8提高了4.4百分点,且在参数量和计算量方面仅有微小增加。相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5、YOLOX、YOLO v7,其mAP分别提高24.8、21.9、14.8、21.3、8百分点。在模拟不同光照条件的测试中,改进YOLO v8模型表现出较强的泛化能力,精度(precision,P)、召回率(recall,R)和mAP保持在88.1%以上。此外,在测试环境复杂的条件下,改进YOLO v8模型对6种杂草的识别显示出卓越的鲁棒性和泛化能力,P达到94.2%以上,R达到95.7%以上,AP均达到95.2%以上。综上,本研究提出的改进YOLO v8具有更少的参数和计算量,同时克服了现有稻田中杂草识别方法的局限性,可为稻田中的杂草控制工作提供技术支持。