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本发明公开一种田间害虫检测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及害虫检测领域，方法包括获取田间害虫图像；根据所述田间害虫图像利用联合训练模型的害虫分割网络进行分割，得到分割特征；根据所述田间害虫图像利用所述联合训练模型的害虫检测网络的主干特征提取网络进行检测，得到检测特征；根据所述检测特征和所述分割特征利用所述联合训练模型的联合细化模块和所述害虫检测网络的特征金字塔网络进行检测，得到害虫检测结果；所述害虫检测结果包括热力图、尺寸、偏移量和分割类别。本发明能在复杂环境下实现田间害虫的检测。

创新性：该发明专利提供了一种全新的田间害虫检测方法，利用图像识别和深度学习技术对害虫进行自动检测和分类，有效提高了害虫检测的准确性和效率。 实用性：该发明专利提供的系统、电子设备及计算机存储介质，可以方便地应用于农业生产实践中，帮助农民及时发现并控制害虫，有效保护农作物，提高农业生产效益。 高效性：该发明专利利用图像识别和深度学习技术，可实现高效率的害虫检测，大大减少了人工检测的时间和精力，提高了检测效率。 精确性：该发明专利通过深度学习技术对害虫进行分类识别，能够准确地识别出不同种类害虫，避免了传统检测方法中由于人为因素导致的误差，提高了检测的精确性。 智能化：该发明专利实现了智能化害虫检测，无需人工干预即可自动完成检测和分类，大大降低了人工成本，提高了检测的智能化水平。 可持续性：该发明专利为农业生产提供了可持续性的解决方案，通过自动检测和分类害虫，帮助农民科学合理地使用农药，降低了农药的使用量和对环境的影响，有利于农业的可持续发展。

黑龙江科技大学截至2022年10月，学校有三个校区，分别为松北主校区、嵩山校区和鸡西校区，占地面积***万平方米；有17个二级学院，开设61个本科专业；有1个博士后科研流动站、有一级学科博士学位授权点1个、一级学科硕士学位授权点11个、二级学科硕士学位授权点1个、硕士专业学位授权类别9个；有教职工1785人，全日制在校生24492人，其中本科生22910人，博士、硕士研究生1582人。