在全球粮食安全形势日益严峻的背景下，水稻作为世界范围内主要粮食作物，承担着养活数十亿人口的重任。然而，水稻种植过程中病害的频发，极大地影响了产量和品质，给农民和农业部门带来沉重打击。传统的病害检测方式依赖人工巡查，不仅效率低下，且受限于检测者的经验和环境条件，容易出现漏检和误判。如何实现高效、精准和智能化的水稻病害检测，成为当前农业科技亟需突破的难题。基于此，融合深度学习技术的目标检测算法应运而生，其中YOLO系列算法以其快速、准确的检测能力在农作物病害识别领域获得了广泛关注。近日，一项有关增强型YOLOv11算法的创新研究，进一步推动了水稻病害检测技术的发展，为农业生产效率和病害防治能力的提升注入了新动力。
该算法针对水稻病害的特殊性进行了定制化优化，显著提升了对于复杂背景下小目标的识别精度，同时降低了计算资源的消耗，适配资源受限的现场检测设备。创新地引入大型可分离卷积注意力机制（LSKAC）与空间金字塔池化模块（SPPF），增强了多尺度特征提取能力，使模型在细节捕捉和全局信息感知上表现更为优越。结合CAFormer和卷积门控线性单元（CGLU）的C3k2-CFCGLU模块优化了局部特征表达，进一步减少了计算复杂性和通道冗余。这些技术升级助力检测模型在复杂田间环境中对细微病斑实现精准定位，解决了以往模型在密集植株或光照多变状态下的识别困难。网络结构中引入的C3k2-CSCBAM模块有效融合了空间和通道注意力，使模型更加专注于关键特征区域，提升了对混杂背景的适应能力。特别针对小尺寸病灶，新增的320×320轻量级检测头极大改进了小对象的识别率，避免了以往在早期病害检测中常见的漏报现象。
该优化版算法在一个包含多种典型水稻病害影像的严格标注数据集上进行了系统训练和验证，实现了mAP50指标提升2.7%，mAP50-95提升高达11.5%，并显著降低模型参数与计算复杂度，确保了模型在嵌入式设备上的高效运作能力。通过在多种实际场景下的部署验证，包括晴天、多云及密植环境，增强型YOLOv11算法均展现出优异的鲁棒性和可靠性，技术指标普遍优于当前主流检测模型。该技术不仅可以直接应用于便携式检测装置和农用无人机，实现实时监测和快速预警，还可大幅降低传统人工检测的成本和人力负担，促进精准农业的推广与普及。展望未来，随着深度学习模型的持续演进和多模态传感技术的融合，水稻病害检测将更加智能化和多样化。结合高光谱成像、气象数据等多源信息，有望进一步提升病害判识的准确性和时效性。此外，边缘计算与云平台的联合运用，将带动病害检测技术向数字化、网络化迈进，推动智慧农业生态系统的构建。
总体而言，该增强型YOLOv11算法的研发与应用，不仅提升了水稻病害检测的性能和效率，还为农业生产的自动化、智能化开辟了新路径。在保障粮食安全、促进农业绿色可持续发展的道路上，智能病害识别技术的创新无疑具有深远而重要的影响。未来相关研究将在模型泛化能力、跨环境适应性及多样化病害识别等方面持续突破，为全球农业现代化贡献更多科技力量。
