在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中，涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到，我们特意开设了优秀作品报道专栏，旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。

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创未来AI应用赛-高校组AI创作力奖

作品名称：智慧农业——基于优化的YOLOv8农作物病虫害检查系统

参赛团队：海南科技职业大学清风

作品简介

随着全球人口的增长，人们对食品的需求量增加，农作物病虫害防治工作的重要性日益凸显。病虫害在威胁农作物产量与品质的同时，也给环境与人类健康带来了潜在危害。在农作物生长过程中，传统检测方法具有一定的局限性，对智慧农业的需求越来越强烈。

应用背景

在农业生产中，病虫害不仅威胁到农作物的产量和品质，还可能对环境和人类健康造成潜在危害。传统的人工巡查方式效率低下且容易出现误判，无法满足现代农业对实时监测和快速反应的需求。因此，开发一个自动化的病虫害检测系统显得尤为重要。

技术架构和实现

1. 模型介绍

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是最新一代的目标检测模型，具有高精度和高速度的特点。该模型采用单阶段检测方式，能够在一帧图像中同时检测多个目标。

2. 优化技术

  • 注意力机制：引入 BiLevelRouting Attention 机制，提升模型对病虫害的识别能力。
  • 数据增强：使用 Albumentations 技术增加数据多样性，提高模型的泛化性能。
  • 迁移学习：通过迁移学习优化 YOLOv8 模型，使其更适合农作物病虫害检测。

3. 系统架构

优化后的 YOLOv8 模型被部署于边缘设备或本地服务器，实现实时目标检测，快速识别农作物病虫害。

应用实现成效

该系统能够实时监测农田情况，并及时发出预警，帮助农民采取必要的防治措施。通过智能检测，系统显著减少了人工巡查的工作量，节省了人力成本，并提高了病虫害的检测效率与精准度。

未来发展

1、用户界面设计：开发直观易用的用户界面，便于农民和技术人员理解和利用检测结果。

2、集成与部署优化：优化模型的部署策略，确保系统能够及时适应新的农作物品种和病虫害类型。

3、数据多样化：收集更多多样化的农作物图像数据，使用数据增强技术提升模型的泛化能力。

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