基于无人机遥感与改进 VMamba-UNet 的作物病虫害检测方法

王 喜军(科大讯飞股份有限公司,中国;)
许 新华(郑州西亚斯学院工学部,中国;)
李 萍(郑州西亚斯学院工学部,中国;)

DOI: http://dx.doi.org/10.12349/tie.v3i3.10032

Article ID: 10032

摘要


针对无人机遥感图像中作物病虫害检测存在的小目标特征弱、背景复杂、传统模型计算效率低且全局建模能力不足的挑战,提出了一种改进的多尺度视觉状态空间U-Net模型(MVMamba-UNet)。该方法通过引入多尺度状态空间模块(MSSM)以线性计算复杂度建模病虫害的长程空间依赖,并集成通道-空间注意力机制(CSA)以自适应聚焦于显著区域、抑制背景干扰,同时结合优化的U型编解码架构实现多尺度特征的高效融合。在自建无人机遥感病虫害数据集上的实验表明,所提模型的精确率、召回率和F1分数分别达到0.942、0.937和0.939,综合性能与训练效率均优于对比模型。研究为田间复杂环境下的作物病虫害精准、实时智能检测提供了有效的解决方案,对推动智慧农业发展具有实际应用价值。

关键词


作物病虫害检测;无人机遥感;VMamba-UNet;改进VMamba-UNet

参考


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