文献类型： 中文期刊
作者： 董伟 1 ; 钱蓉 1 ; 张洁 1 ; 张立平 1 ; 陈红波 1 ; 张萌 1 ; 朱静波 1 ; 卜英乔 1 ;
作者机构： 1.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
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
期刊名称： 中国农业科技导报
ISSN： 1008-0864
年卷期： 2019 年 21 卷 12 期
页码： 76-84
收录情况： 北大核心 ; CSCD
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。
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