深夜的麥田中，一臺(tái)自動(dòng)駕駛收割機(jī)正轟鳴作業(yè)。突然，幾個(gè)彎腰撿拾遺漏作物的農(nóng)民身影出現(xiàn)在探照燈光邊緣——傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)很可能忽略這些“隱形人”，而一場(chǎng)事故或許就在下一秒發(fā)生。針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)中行人檢測(cè)的痛點(diǎn)，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出YOLOv8n-SS算法，讓密集農(nóng)田中的微小目標(biāo)與遮擋行人無(wú)所遁形。

農(nóng)機(jī)監(jiān)控的“視力缺陷”
當(dāng)前智能農(nóng)機(jī)依賴(lài)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)時(shí)感知環(huán)境，但在農(nóng)田復(fù)雜場(chǎng)景中面臨雙重挑戰(zhàn)：一是密集人群相互遮擋，二是遠(yuǎn)處農(nóng)民在低分辨率畫(huà)面中如同“像素點(diǎn)”。傳統(tǒng)YOLO等模型在標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景表現(xiàn)優(yōu)異，一旦遇到光照多變、機(jī)械遮擋的農(nóng)田環(huán)境，漏檢率便急劇上升。研究顯示，現(xiàn)有模型在農(nóng)田密集行人檢測(cè)中的平均精度（mAP）不足75%，相當(dāng)于每四個(gè)行人中就有一個(gè)可能被系統(tǒng)“視而不見(jiàn)”。

給AI裝上“高清鏡頭+智能聚焦”
研究團(tuán)隊(duì)從兩方面改造了YOLOv8n模型的核心結(jié)構(gòu)：

SPD-Conv模塊：如同將模糊鏡頭升級(jí)為高清攝像，該模塊通過(guò)空間深度轉(zhuǎn)換技術(shù)，把下采樣過(guò)程丟失的細(xì)節(jié)信息重新捕獲。傳統(tǒng)卷積層壓縮圖像時(shí)會(huì)丟棄大量像素信息，而SPD層將圖像拆解為精細(xì)拼圖后再重組，使遠(yuǎn)處農(nóng)民的工作服紋理也能清晰保留。
SK注意力機(jī)制：就像攝影師手動(dòng)選擇對(duì)焦點(diǎn)，該機(jī)制讓AI自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵特征。當(dāng)畫(huà)面中出現(xiàn)被農(nóng)機(jī)半遮擋的農(nóng)民時(shí)，系統(tǒng)會(huì)動(dòng)態(tài)融合不同尺度卷積核的觀測(cè)結(jié)果，給草帽、手臂等關(guān)鍵部位打上“高光標(biāo)記”，避免將人體誤判為稻草堆。
實(shí)測(cè)效果：漏檢率降低70%
在包含4.7萬(wàn)行人的CrowdHuman數(shù)據(jù)集測(cè)試中，新算法交出了突破性成績(jī)單：

密集人群檢測(cè)精度（mAP@0.5）達(dá)83.6%，比原模型提升7.2%
復(fù)雜場(chǎng)景泛化能力（mAP@0.5:0.95）達(dá)58.7%，提升9.2%
真實(shí)農(nóng)田測(cè)試中召回率躍升14.9%，意味著每10個(gè)行人能多檢出1.5人
更直觀的對(duì)比出現(xiàn)在暗光場(chǎng)景：當(dāng)傳統(tǒng)模型（YOLOv8n）把樹(shù)蔭下的農(nóng)民漏檢時(shí)，改進(jìn)模型（YOLOv8n-SS）不僅精準(zhǔn)框出所有目標(biāo)，連人物輪廓置信度都提高15%以上（如圖）。在嚴(yán)重遮擋的麥?zhǔn)請(qǐng)鼍埃滤惴ㄉ踔聊茏R(shí)別出僅露出頭盔的拖拉機(jī)后方人員。

智慧農(nóng)業(yè)的安全基石
這項(xiàng)突破意味著農(nóng)業(yè)機(jī)械化正獲得更可靠的“安全衛(wèi)士”。當(dāng)自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)在果園行進(jìn)時(shí)，系統(tǒng)能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)彎腰采摘的果農(nóng)；聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)時(shí)可自動(dòng)避開(kāi)拾穗者。研究團(tuán)隊(duì)指出，該技術(shù)已具備移植到農(nóng)用無(wú)人機(jī)、果園機(jī)器人的條件，未來(lái)將結(jié)合目標(biāo)跟蹤技術(shù)，構(gòu)建從預(yù)警到緊急制動(dòng)的完整安全鏈條。

隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力短缺加劇，智能農(nóng)機(jī)滲透率持續(xù)提升，這項(xiàng)兼顧精度與效率的技術(shù)（模型體積僅5.2MB），為“無(wú)人農(nóng)場(chǎng)”提供了關(guān)鍵安全保障。正如論文通訊作者李延飛教授所言：“讓機(jī)器看懂農(nóng)田里的人，是智慧農(nóng)業(yè)不可逾越的起點(diǎn)。”

來(lái)源: 農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程前沿