Para satisfacer la necesidad de detectar el grado de daño por plagas en el control ecológico de cultivos, se diseñó un modelo mejorado de red U-Net para detectar el grado de daño en las hojas de los cultivos. Primero, se eligió la red ResNet50 como la red principal del modelo, aprovechando el aprendizaje por transferencia para acelerar la convergencia del entrenamiento y reducir el costo computacional. En segundo lugar, se introdujo un mecanismo de atención para optimizar la extracción y fusión de características en las distintas capas de la red U-Net, mejorando la capacidad de la red para captar información clave. Los resultados experimentales muestran que el modelo U-Net512 mejorado tiene el mejor rendimiento de detección, con una precisión media de detección del 90,14% y un error absoluto medio de 276,3. El análisis de los mapas de características de cada capa bajo diferentes profundidades de muestreo muestra que la introducción del mecanismo de atención permite que el modelo obtenga y fusione información sobre las características globales de la hoja y las de las áreas afectadas, mejorando aún más el rendimiento de detección del modelo. Este método no solo puede detectar eficazmente el grado de daño por plagas en las hojas de los cultivos, sino que también tiene una alta precisión y confiabilidad, ayudando a lograr un control ecológico de las plagas.

detección de plagas; red U-Net mejorada; mecanismo de atención; control de plagas