农业机械学报

作者：乔琛，韩宗桓，张一丁，韩梦瑶，张领先

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：黄瓜霜霉病;侵染结构;YOLO v7;DyHead;SE;NWD

基金：国家自然科学基金项目（62176261）

黄瓜霜霉病由古巴假霜霉病菌通过侵染引起，严重影响了黄瓜的品质和产量，因此霜霉病菌侵染结构的早期识别对病害预警与防控至关重要，本文提出了一种基于改进YOLO v7的黄瓜霜霉病菌侵染结构（孢子囊、孢子、菌丝和产孢结构）识别模型。通过引入SE（Squeeze and excitation）注意力机制增强了对孢子和孢子囊等小目标的特征提取能力，采用归一化Wasserstein距离（Normalized Wasserstein distance，NWD）优化了边界框回归精度，使模型能更精确地定位孢子等侵染结构小目标，同时缓解了传统IoU方法对小目标位置偏差的敏感性问题，减少了误差并提升了模型的鲁棒性。在检测头部分通过引入DyHead（Dynamic head）模块动态调整感受野大小，增强了不同尺度特征的融合能力，特别是在处理微小目标和复杂背景时，显著提高了多尺度目标检测的表现，同时探究了DyHead堆叠次数对模型性能和计算复杂度的影响。试验结果表明，当DyHead堆叠至4次时，模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95均达到最优。改进YOLO v7的mAP@0.5达到86.5%，较原始YOLO v7提升3.9个百分点，与YOLO v3、YOLO v5s、YOLO v8x、SSD和Faster R-CNN等多种经典目标检测模型相比，在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95均达到最优。此外，基于改进的YOLO v7模型开发了面向实际应用场景需求的黄瓜霜霉病菌侵染结构识别系统，可以实现对黄瓜霜霉病菌的孢子、孢子囊、菌丝及产孢结构等侵染结构的精确识别及定量统计。

来源：2025年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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