【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農田害蟲實時檢測，具體涉及一種基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置、方法及系統。
技術介紹
1、在害蟲防治領域，傳統檢測方法主要依靠現場技術人員對農作物葉面害蟲分布進行直接觀察，然而，上述檢測體系面臨雙重挑戰：首先，害蟲鑒別的準確度受限于工作人員的專業知識和經驗，特別是在處理外形相近或分布密集的害蟲時，檢測工作具有一定主觀性；其次，農業技術人員資源有限，且工作強度高、效率低，難以覆蓋全國害蟲檢測與防控需求。因此，探究害蟲預測與預報策略應有新思路。
2、近年來，隨著計算機視覺和深度學習技術的不斷推進，精準農業、智慧農業概念逐漸興起并快速發展，與傳統檢測方法相比，深度學習算法在農業害蟲識別與檢測方面顯示出更高準確性，同時，隨著無人機(unmannedaerial?vehicle，uav)技術的興起，其在農業生產環節發揮著重要的作用，包括協助完成作物播種、施肥、植保、采摘等任務；此外，通過搭載高分辨率相機，還可以進行作物生長監測、病蟲害檢測、精準農業管理等工作，無人機在農業領域的成熟應用，標志著其已經成為智慧農業發展的新趨勢。
3、然而，在害蟲檢測過程中，無人機大多承擔著圖像采集功能，缺乏對即時信息處理能力，面對蟲害爆發和擴散時，信息處理的滯后性可能導致害蟲迅速蔓延，錯失最佳防治時機。
4、公開于該
技術介紹
部分的信息僅僅旨在加深對本專利技術的總體
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的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域技術人員所公知的現有技術。
技術實現思路
1、本專利技術中提供了一種基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置、方法及系統，從而有效解決
技術介紹
中所指出的問題。
2、為了達到上述目的，本專利技術所采用的技術方案是：
3、一種基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，包括無人機、飛控系統、遙控器、相機、相機遙控器、機載電腦、4g通訊模塊和地面工作站；
4、所述無人機，用于攜帶所述相機和所述機載電腦，并執行農田區域的巡檢任務；
5、所述飛控系統，設置于所述無人機上，用于控制無人機的飛行姿態，保證飛行的穩定性；
6、所述遙控器，與所述飛控系統通信，用于對所述飛控系統發布指令，控制無人機起落、飛行；
7、所述相機，設置于所述無人機上，用于獲取農田的圖像信息；
8、所述相機遙控器，與所述相機連接，用于調節所述相機鏡頭焦距；
9、所述機載電腦，設置于所述無人機上，用于接收所述相機獲取的圖像信息，執行圖像處理以識別農田中的害蟲，并對識別到的害蟲進行計數；
10、所述4g通訊模塊，連接于所述機載電腦，用于將識別的害蟲檢測結果從所述機載電腦傳輸至地面工作站；
11、所述地面工作站，用于接收來自機載電腦的害蟲檢測結果，并用于顯示和分析所述檢測結果。
12、進一步地，所述相機設置于所述無人機的底部，所述飛控系統和所述4g通訊模塊設置于所述無人機的頂部。
13、本專利技術還包括一種基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，用于如上述的基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，包括：
14、s10：通過所述無人機搭載的相機對農田區域進行巡檢，以采集農田害蟲圖像，對所述農田害蟲的圖像進行分割和標注，構建農田害蟲圖像數據集；
15、s20：基于所述農田害蟲圖像數據集，構建改進yolov10網絡訓練模型，生成農田害蟲檢測的權重文件；
16、s30：將所述農田害蟲檢測的權重文件部署至所述無人機的所述機載電腦上，通過所述機載電腦對所述相機拍攝的農田實時視頻流進行害蟲檢測；
17、s40：利用所述無人機上的所述4g通訊模塊，將所述機載電腦生成的農田害蟲檢測結果實時傳輸至地面工作站，所述地面工作站實時接收并顯示所述無人機上的農田害蟲檢測結果。
18、進一步地，在步驟s20中，基于所述農田害蟲圖像數據集，構建改進yolov10網絡訓練模型，生成農田害蟲檢測的權重文件，步驟包括：
19、s21：對yolov10網絡的損失函數進行優化，使用piou損失函數代替ciou損失函數，以提高模型的收斂速度和精度；
20、s22：在sppf模塊中融入可變形大卷積核dlk，形成sppf-dlk，以增強模型對不同尺度目標的識別能力；
21、s23：將混合局部通道注意力mlca集成到c2f模塊中，形成c2f-mlca，以提高模型對復雜背景下小目標的檢測能力；
22、s24：基于優化的所述piou損失函數、所述sppf-dlk和所述c2f-mlca，構建改進yolov10網絡訓練模型，并生成用于農田害蟲檢測的權重文件。
23、進一步地，在步驟s21中，對yolov10網絡的損失函數進行優化，使用piou損失函數代替ciou損失函數，模型包括：
24、
25、
26、式中，p預測框與真實框邊界距離的懲罰項；lpiou表示piou損失函數；u表示預測框和真實框的并集面積；dhr與dhp分別表示預測框與真實框的交集上下對應邊的距離，dwp與dwr表示預測框與真實框的交集左右對應邊的距離；wr與hr分別表示真實框的長度與高度尺寸。
27、進一步地，在步驟s23中，將混合局部通道注意力mlca集成到c2f模塊中，形成c2f-mlca，步驟包括：
28、s231:通過局部池化提取從輸入特征圖中提取局部空間信息；
29、s232:將所述輸入特征圖分為兩個分支，一個所述分支通過一維卷積處理包含局部空間信息，另一個所述分支通過全局池化結合一維卷積處理全局信息；
30、s233:通過反池化恢復所述局部空間信息與全局信息的特征圖至原始大小，并將兩者進行融合；
31、s234:通過集成的c2f-mlca模塊在保持原有計算負擔低的前提下，提升網絡對不同尺度目標的特征提取能力。
32、進一步地，在步驟s30中，將所述農田害蟲檢測的權重文件部署至所述無人機的所述機載電腦上，通過所述機載電腦對所述相機拍攝的農田實時視頻流進行害蟲檢測，步驟包括：
33、s31：搭建nvidia?jetson?tx2?nx嵌入式計算環境，用于支持深度學習模型的高效部署和實時推理操作；
34、s32：基于所述nvidia?jetson?tx2?nx嵌入式計算環境，通過使用tensorrt對所述深度學習模型進行加速推理優化，所述加速推理優化通過網絡層權重的精度轉換、內存訪問優化和并行計算處理，提升所述深度學習模型在實時視頻流中的推理速度和檢測效率。
35、進一步地，在步驟s40中，利用所述無人機上的所述4g通訊模塊，將所述機載電腦生成的農田害蟲檢測結果實時傳輸至地面工作站，所述地面工作站實時接收并顯示所述無人機上的農田害蟲檢測結果，步驟包括：
36、s41：通過4g無線通信技術和tailscale虛擬局域網技術，將nv本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，其特征在于，包括無人機、飛控系統、遙控器、相機、相機遙控器、機載電腦、4G通訊模塊和地面工作站；
2.根據權利要求1所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，其特征在于，所述相機設置于所述無人機的底部，所述飛控系統和所述4G通訊模塊設置于所述無人機的頂部。
3.一種基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，用于如權利要求1至2任一項所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，包括：
4.根據權利要求3所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S20中，基于所述農田害蟲圖像數據集，構建改進YOLOv10網絡訓練模型，生成農田害蟲檢測的權重文件，步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S21中，對YOLOv10網絡的損失函數進行優化，使用PIoU損失函數代替CIoU損失函數，模型包括：
6.根據權利要求4所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S23中，將混合局部通道注意力MLCA集成到C2f模塊中，形成
7.根據權利要求3所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S30中，將所述農田害蟲檢測的權重文件部署至所述無人機的所述機載電腦上，通過所述機載電腦對所述相機拍攝的農田實時視頻流進行害蟲檢測，步驟包括：
8.根據權利要求3所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S40中，利用所述無人機上的所述4G通訊模塊，將所述機載電腦生成的農田害蟲檢測結果實時傳輸至地面工作站，所述地面工作站實時接收并顯示所述無人機上的農田害蟲檢測結果，步驟包括：
9.根據權利要求8所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟S41中，通過4G無線通信技術和Tailscale虛擬局域網技術，將NVIDIA?Jetson?TX2NX設備與地面工作站部署在同一局域網環境中，步驟包括：
10.一種基于無人機的農田害蟲實時檢測系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，其特征在于，包括無人機、飛控系統、遙控器、相機、相機遙控器、機載電腦、4g通訊模塊和地面工作站；
2.根據權利要求1所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，其特征在于，所述相機設置于所述無人機的底部，所述飛控系統和所述4g通訊模塊設置于所述無人機的頂部。
3.一種基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，用于如權利要求1至2任一項所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測裝置，包括：
4.根據權利要求3所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟s20中，基于所述農田害蟲圖像數據集，構建改進yolov10網絡訓練模型，生成農田害蟲檢測的權重文件，步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征在于，在步驟s21中，對yolov10網絡的損失函數進行優化，使用piou損失函數代替ciou損失函數，模型包括：
6.根據權利要求4所述的基于無人機的農田害蟲實時檢測方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐偉悅，楊如雪，孫浩楠，嵇天宇，鄒蕓，
申請(專利權)人：常州大學，
類型：發明
國別省市：
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