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基于Faster R-CNN的野外环境中蝗虫快速识别
被引量：
4
1
作者
武英洁
房世波
+4 位作者
piotr chudzik
Simon Pearson
Bashir Al-Diril
冯旭宇
李云鹏
《气象与环境学报》
2020年第6期137-143,共7页
蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取...
蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。
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关键词
蝗虫
深度学习
识别
Faster
R-CNN
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN的野外环境中蝗虫快速识别
被引量：
4
1
作者
武英洁
房世波
piotr chudzik
Simon Pearson
Bashir Al-Diril
冯旭宇
李云鹏
机构
中国气象科学研究院
The University of Lincoln
The University of Lincoln
内蒙古自治区生态与农业气象中心
出处
《气象与环境学报》
2020年第6期137-143,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61661136005)
国家重点研发计划项目(2018YFC1506500)
基本科研业务费重点项目(2019Z010)共同资助。
文摘
蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。
关键词
蝗虫
深度学习
识别
Faster
R-CNN
Keywords
Locust
Deep learning
Identification
Faster R-CNN
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S433.2 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster R-CNN的野外环境中蝗虫快速识别
武英洁
房世波
piotr chudzik
Simon Pearson
Bashir Al-Diril
冯旭宇
李云鹏
《气象与环境学报》
2020
4
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