茶园“鹰眼”：嵌入式AI如何用RT-DETR精准捕捉茶叶病虫害？

你知道吗？一项新研究让AI在杂乱茶园中也能火眼金睛——哪怕病斑藏在叶间、微如针尖，都逃不过它的检测！更重要的是，这个系统还能跑在几百块的树莓派上🚀。

---

🌟 三大亮点，直击传统检测痛点：

1️⃣ ​​复杂环境？不在话下​​

传统模型（如YOLO）在光线变化、遮挡多的茶园中容易“眼花”，而基于RT-DETR的混合编码器擅长多尺度特征提取，哪怕病斑藏在层层叠叠的叶片之间，也能精准识别。

2️⃣ ​​告别手动调参，端到端检测​​

YOLO等模型依赖NMS（非极大值抑制）后处理，不仅拖慢速度，还需反复调参。RT-DETR直接端到端输出结果，省时省力，效率更高。

3️⃣ ​​小目标、多目标检测能力超强​​

一片叶子可能同时存在多种病害，或病斑极小、肉眼难辨。RT-DETR凭借多头自注意力和特征重建机制，能捕捉微小目标并理清复杂关系——早期病害再也无处可藏。

---

🛠 三大创新，打造轻量精准模型：

🔹 ​​小波变换卷积（WTConv）​​

将小波变换融入卷积层，大幅减少参数量，同时增强多尺度特征提取能力。实验显示，WTConv在保持高精度的同时，参数量降至13.95M，计算量仅42.6G，轻量化效果显著。

🔹 ​​多尺度多头自注意力（M2SA）​​

传统注意力机制不擅长处理小目标，M2SA模块实现跨尺度全局特征融合，让模型能