随着气温回升，越冬的蚜虫和红蜘蛛开始活动，危害嫩叶和花苞。文章探讨了注意力变化对感知的影响，强调人与自然的互动及其重要性。同时，生成式人工智能的用户，尤其是年轻群体，逐渐增多。

本文针对现有黄水陷阱中基于视觉的蚜虫计数方法在遮挡和低能见度下的计数不足问题，提出了一种通过交互式搅拌动作的新颖计数方法。该方法通过改变蚜虫在水中的分布，结合优化的小物体检测网络Yolov5，实现了显著提升的计数准确率，并引入计数信心评估系统以进一步提高计数结果的可靠性。

本研究利用弱监督学习和深度学习方法，开发了多种模型以识别和计数农作物病虫害，特别是蚜虫。研究表明，这些方法在准确性和效率上优于传统方法，为精准农业提供了有效解决方案。