基于RT-YOLOv10和无人机遥感影像的烟草病害轻量化检测研究

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摘要：针对烟草无人机遥感影像中病害植株尺度差异大、背景复杂、分辨率低等问题，本研究基于YOLOv10提出了一种轻量化病害检测算法——RT-YOLOv10，用于无人机影像烟草病害的高精度实时监测。首先，引人RFAConv 卷积和 SimAM无参注意力优化下采样模块，提高特征提取的精确性;引人DySample上采样，更准确地恢复颜色、纹理、边缘等病害识别有效信息;同时，设计一种双分支协同密集连接颈部结构，促进多层次语义信息的交互，提高网络对不同类型病害特征的学习与表达能力。（剩余22789字）