基于NVIDIA Jetson Nano的水稻虫害实时检测框架构建方法

本发明提出基于NVIDIA Jetson Nano的水稻虫害实时检测框架构建方法。所述框架融合了GB‑YOLOv8目标检测模型与DeepSeek大语言模型，实现了高效、精准的害虫识别与智能化防治决策。通过引入GAMA注意力机制和BiFPN特征融合网络，GB‑YOLOv8显著提升了小目标害虫的检测能力，在复杂农田环境下达到93.6％的准确率和91.7％的召回率。同时，DeepSeek大模型结合农业知识库，为农户提供可操作的防治建议，增强了框架的实用性。