一种基于改进YOLOv10n的轻量化稻田病害检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv10n的轻量化稻田病害检测方法，包括步骤：先构建稻田病害数据集并进行预处理，划分训练集、验证集和测试集，对训练集进行增广；再引入C2fCIB_PPA模块、SPDConv模块和C2fCIB模块对YOLOv10n模型进行改进，得到优化YOLOv10n模型并进行训练；接着将训练好的优化YOLOv10n模型的PT格式权重文件转换为ONNX格式，得到YOLOv10n的ONNX模型；再接着在运算设备上配置图像处理依赖库、摄像头驱动和ONNX Runtime所需的运行环境；然后预处理摄像头采集到的稻田图像并输入ONNX模型，输出包含目标类别、位置信息及置信度的检测框，筛选出高置信度的检测框并绘制到原始稻田图像；最后通过远程通信把检测框传输给上位机进行可视化展示，得到稻田病害检测结果。本发明提高了稻田病害检测精度和效率。