农业机械学报

作者：张林鍹，巴音塔娜，曾庆松

单位：新疆大学；清华大学,新疆大学,新疆大学,

关键词：葡萄;病害识别;StyleGAN2-ADA;目标检测;自注意力机制;YOLO v7

基金：新疆维吾尔族自治区自然科学基金项目(2022D01C431)

为实现葡萄早期病害的快速准确识别，针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题，以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象，提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础，将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络，强化目标区域的关键特征；采用BiFPN代替PA-FPN，更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合，以同时降低计算复杂度；在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块，以提高模型对低分辨率图像的检测性能；并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义，实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明，该方法病斑检测精确率达到94.1%，相比原始算法提升5.7个百分点，与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点，能够实现葡萄早期病害快速准确识别，对于保障葡萄产业发展具有重要意义。

来源：2024年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

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