基于改进YOLOv10的智能深度学习架构在温室蔬菜病害精准检测中的应用研究

本文提出YOLO-vegetable模型，通过创新性设计自适应细节增强卷积（ADEConv）、多粒度特征融合检测层（MFLayer）和层间动态融合金字塔网络（IDFNet）三大模块，显著提升温室环境下蔬菜病害检测性能。实验表明该模型在自建数据集（VDD）上达到95.6% mAP@0.5，较基线提升6.4个百分点，同时保持3.8M参数量和18.6ms/帧的实时性能，为设施农业智能病害检测提供创新解决方案。

　　

研究背景与意义

随着全球人口增长和气候变化挑战加剧，发展农业新质生产力成为确保粮食安全和促进农业可持续发展的战略选择。作为数字农业的核心组成部分，农作物病害智能检测技术在推动农业生产方式变革中发挥着关键作用。温室栽培作为现代农业典型生产方式，虽然比露天环境更易控制病害，但封闭条件和高密度种植仍会导致病害快速传播。据统计，仅温室蔬菜病害每年就造成20-30%的全球产量损失。传统人工检测方法效率低下且易受主观因素影响，难以满足大规模设施农业的监测需求。

技术挑战与创新

现有YOLO系列模型在温室应用中面临三个关键局限：下采样操作中的特征丢失问题、对病害多尺度表现的适应性不足，以及缺乏针对温室环境变化的动态特征融合机制。研究团队以YOLOv10n为基线模型，提出三大创新模块：自适应细节增强卷积（ADEConv）通过空间到深度模块和非跨步Ghost卷积块的组合，在保持计算效率的同时显著提升细粒度特征保留能力；多粒度特征融合检测层（MFLayer）通过跨层级特征交互机制，改善小目标定位精度；层间动态融合金字塔网络（IDFNet）结合注意力引导的自适应特征选择（AAFS）机制，增强关键信息提取能力。

研究方法与实验设计

研究采用自建的蔬菜病害数据集（VDD）进行验证，包含15,000张涉及番茄、黄瓜、辣椒3大类设施蔬菜及其15种常见病害的图像样本。数据采集在温度22-28°C（昼）/18-22°C（夜），相对湿度60-75%的受控温室设施中进行，涵盖四个生长阶段（幼苗期、营养生长期、开花期、结果期）和多种天气条件。实验平台配置Intel Xeon Gold 5418Y处理器和NVIDIA RTX 4090显卡，输入图像分辨率统一设置为640×640，采用mAP@0.5和mAP@0.5:0.95作为主要评估指标。

实验结果与性能分析

在100个训练周期内，YOLO-vegetable模型表现出稳定的收敛特性，最终在测试集上达到95.6% mAP@0.5和约60% mAP@0.5:0.95的优异性能。消融实验显示，单独引入ADEConv模块可使mAP@0.5从89.2%提升至94.3%，而完整模型组合进一步将性能提升至95.6%。与主流检测模型相比，YOLO-vegetable在保持3.8M参数和14.7 GFLOPs计算量的轻量级特性下，显著优于Faster-RCNN（89.6%）、SSD（94.2%）和YOLOv5s（93.9%）等模型，同时实现18.6ms/帧的实时性能。

技术优势与应用价值

模型创新性体现在三个方面：特征保留方面，ADEConv通过动态参数调整解决了传统跨步卷积导致的细节丢失问题；尺度适应方面，MFLayer实现了从宏观模式到微观变化的跨尺度特征交互；环境适应方面，IDFNet结合AAFS机制建立了特征层间的动态关联权重。Grad-CAM可视化分析证实，相比基线模型在叶片表面的弥散激活，YOLO-vegetable能更精确聚焦于实际病斑区域，显著降低复杂背景下的误检率。

研究展望

未来工作将重点开展跨区域验证以确立模型普适性，开发面向边缘计算的轻量化架构，以及与物联网系统集成实现温室自动化监测。长期目标是通过扩展更多作物品种和病害类型，构建支持现代农业大规模实施的智能病害管理平台，为农业新质生产力发展提供关键技术支撑。