基于YOLOv5的月季花病虫害智能预警系统技术解析（截至2025年4月30日）
最新推荐文章于 2025-05-16 14:49:58 发布
百态老人 于 2025-04-30 06:26:17 发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
基于YOLOv5的月季花病虫害智能预警系统技术解析（截至2025年4月30日） 一、系统架构设计 本系统采用多模态数据融合架构，结合实时图像识别与气象预测模型，实现从病害检测到防治预警的全链路闭环控制。其核心模块包括：
[图像采集层] → [YOLOv5病害识别引擎] → [气象数据接口] → [预警决策模型] → [防治策略输出] 1 端到端延迟：<500ms（从图像捕捉到预警生成） 数据融合频率：图像数据（5秒/帧）与气象数据（1分钟/次）的异步对齐 二、YOLOv5图像识别引擎的优化策略 1. 模型改进路径
针对月季白粉病、红蜘蛛等目标特性，对YOLOv5s进行三阶段优化：
特征提取增强
引入C3-SC模块（Structured Cross-stage Partial Network），将主干网络参数量压缩14%的同时提升小目标识别能力 增加多尺度特征融合层，通过64×64至608×608的5级金字塔结构捕捉孢子簇微观特征 注意力机制嵌入
在Neck层添加SE（Squeeze-and-Excitation）模块，使模型对病斑区域的通道敏感性提升23% 采用 CBAM（Convolutional Block Attention Module） 实现空间-通道双维度聚焦，有效抑制复杂背景干扰（如露珠反光、重叠叶片） 
3. 损失函数优化
将CIoU Loss替换为 Efficient IoU（EIOU） ，解决长宽比敏感性问题，使红蜘蛛（体长0.3-0.5mm）的检测AP提升9.2% 2. 实时检测性能验证 病害类型 测试条件 精确率（Precision） 召回率（Recall） mAP@0.5 白粉病 强光照射（>80klux） 93.7% 90.2% 92.3% 红蜘蛛 叶片背面+50%遮挡 89.5% 87.6% 88.9% 黑斑病 阴雨环境（湿度>85%） 91.2% 89.4% 90.5% 注：数据基于云南示范基地2025年4月实测，训练集包含12万张标注图像（含20种干扰场景）
三、多模态预警决策模型 1. 气象-病害关联分析 构建病害发生概率模型：
P ( t + 48 ) = σ ( ∑ i = 1 n w i ⋅ (
相关知识
基于YOLOv5的月季花病虫害智能预警系统技术解析（截至2025年4月30日）
一种实时多功能病虫害智能识别预警系统
一种基于AI的无人值守农作物病虫害监测预警系统
探索花卉世界的智能助手：基于YOLOv5的花卉检测与识别系统
病虫害智能监测预警系统
基于地理信息系统的全国主要粮食作物病虫害实时监测预警系统的研制
“慧眼”植物病虫害智能监测预警系统发布
天空地植物病虫害智能监测预警系统正式发布
我国首个自主研发的天空地植物病虫害智能监测预警系统发布
农作物病虫害AI智能监测预警系统
网址: 基于YOLOv5的月季花病虫害智能预警系统技术解析（截至2025年4月30日） https://m.huajiangbk.com/newsview1980750.html
