Para atender à demanda de detecção do grau de infestação por pragas para o controle verde de pragas em culturas, foi projetado um modelo melhorado de rede U-Net para detectar o grau de infestação nas folhas das culturas. Primeiro, a rede ResNet50 foi escolhida como a rede principal do modelo, aproveitando o aprendizado por transferência para acelerar a convergência do treinamento e reduzir o custo computacional. Em seguida, foi introduzido um mecanismo de atenção para otimizar a extração e fusão de características em cada camada da rede U-Net, a fim de melhorar a capacidade do modelo de capturar informações-chave. Resultados experimentais indicam que o modelo melhorado U-Net512 possui o melhor desempenho de detecção, com precisão média de 90,14% e erro absoluto médio de 276,3. A análise dos mapas de características em diferentes profundidades de amostragem do modelo revelou que a introdução do mecanismo de atenção permite que o modelo obtenha e fusione informações sobre as características gerais da folha e as áreas afetadas, melhorando ainda mais o desempenho da detecção. Esse método não só pode detectar efetivamente o grau de infestação nas folhas das culturas, mas também apresenta alta precisão e confiabilidade, auxiliando na implementação do controle verde de pragas.

detecção de pragas; rede U-Net melhorada; mecanismo de atenção; controle de pragas