【摘 要】
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经济林木是指以实现经济价值为目的的林木,是我国森林资源的重要组成部分。目前,经济林木虫害依然是制约相关产业发展的重要因素。对经济林木虫害进行目标检测有助于及时发现虫情,从而更有针对性地控制虫害。然而,目前关于经济林木的目标检测数据集较少,只包含少数几种类别虫害,无法适应大面积经济林木环境,同时经济林木虫害具有目标小、隐蔽性好、相似度高等特性,以往的模型往往存在着漏检误检现象,从而无法快速有效的针对
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经济林木是指以实现经济价值为目的的林木,是我国森林资源的重要组成部分。目前,经济林木虫害依然是制约相关产业发展的重要因素。对经济林木虫害进行目标检测有助于及时发现虫情,从而更有针对性地控制虫害。然而,目前关于经济林木的目标检测数据集较少,只包含少数几种类别虫害,无法适应大面积经济林木环境,同时经济林木虫害具有目标小、隐蔽性好、相似度高等特性,以往的模型往往存在着漏检误检现象,从而无法快速有效的针对虫害进行预警防治。针对以上问题,本文主要工作内容如下:（1）针对缺乏经济林木虫害目标检测数据集,本文借助现有数据重新构建20种类别经济林业虫害目标检测数据集,同时采用随机亮度变换、Random Erasing、随机添加高斯噪声等方法进行数据扩充,使本文数据集标签分布更加平滑。减少模型因数据分布不均导致模型鲁棒性差问题。（2）针对模型使用固定锚框与数据集中的真实框分布存在差距,导致模型收敛难的问题。本文提出一种改进K-means聚类的自适应瞄框算法,首先通过替换距离函数使得K-means得到锚框与样本真实框之间更合适的距离,然后利用遗传算法使得锚框中心点在一定范围内进行随机调整,经过多次迭代得出更符合本文数据集的锚框区间。试验结果表明,相较于使用欧氏距离,本文使用1-IOU距离的准确率提升至0.84517,使用遗传算法后准确率又提升了0.021。（3）针对经济林木虫害检测存在漏检误检问题。本文提出一种基于改进YOLOv5模型的林业虫害目标检测算法。首先在YOLOv5主干网络模型中添加一层浅层信息提取层用以丰富特征信息。然后采用加权双向特征融合的特征金字塔替换原特征金字塔,丰富每一级特征图的语义信息。最后增加一层目标检测层,使模型更好地识别出虫害位置信息。实验表明,本文改进模型对20类数据集检测平均精度均值达到了0.923,模型推断速度为64.9帧,模型大小为99.6M,其结果明显优于与之对比的目标检测算法模型（YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN、Center Net）。因此,本文改进的YOLOv5模型对经济林木虫害检测已达到实际应用水平,可为经济林木虫害预警系统提供算法支撑。
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