论文摘要
鳞翅目害虫是蔬菜作物中最重要且常见的一类害虫。由于受到复杂田间背景,光照及害虫姿态等的影响,传统的害虫自动识别与检测计数方法准确率比较低。为实现在田间快速准确地对目标害虫进行自动识别和检测计数,分别提出了基于深度卷积神经网络的识别模型和检测计数模型。针对菜粉蝶、棉铃虫、甜菜夜蛾、小菜蛾、斜纹夜蛾这5种常见且容易混淆的蔬菜鳞翅目害虫,构建了分类识别数据集和检测计数数据集,并分别进行了实验,平均识别率达到94.5%,检测均值平均精度(mAP)达到76.6%,与传统方法相比,证明了此方法的优越性。实验结果表明,该方法对于蔬菜鳞翅目害虫的识别和检测计数是可行的,且达到了实际应用水平。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董伟,钱蓉,张洁,张立平,陈红波,张萌,朱静波,卜英乔
关键词: 鳞翅目害虫,自动识别,检测计数,深度学习,卷积神经网络
来源: 中国农业科技导报 2019年12期
年度: 2019
分类: 农业科技,信息科技
专业: 植物保护,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所,中国科学院合肥物质科学研究院合肥智能机械研究所,国防科技大学电子对抗学院
基金: 国家自然科学基金项目(31671586),中国科学院科技服务网络计划(STS计划)项目(KFJ-STS-ZDTP-048-02),安徽省农业科学院人才发展专项资金项目(17F1414),安徽省农业科学院院所共建团队项目(18C1424)
分类号: S433.4;TP391.41;TP18
DOI: 10.13304/j.nykjdb.2018.0565
页码: 76-84
总页数: 9
文件大小: 4089K
下载量: 255
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