【摘要】为提高柑橘害虫识别精准度和防治效果，本研究构建包含10类对柑橘危害程度较重的害虫图像数据集，基于神经网络MobileNetV2与注意力机制ECA开发轻量化且高识别精度的ECA＿MobileNetV2模型，并基于该模型开发一款边缘计算App。将ECA注意力机制嵌入MobileNetV2网络的反残差结构尾部，以增强原网络的跨通道信息交互能力，提升原网络的特征提取能力。测试结果显示，ECA＿MobileNetV2模型对柑橘害虫的分类准确率达到93.63%，相比于MobileNetV2、GoogLeNet和ResNet18模型分别提高了1.68、1.44和2.40个百分点，而模型参数量、浮点运算数和模型大小分别为3.50×10~6、328.06×10~6和8.72 MB，复杂度仅略高于MobileNetV2，可以在手机上以边缘计算的形式运行。研究结果表明，本研究开发的智能识别工具能够对不同种类的柑橘害虫进行快速、有效的分类识别。