稻虫

作品数：195被引量：310H指数：9
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基于轻量化YOLO v8-Rice的水稻虫害检测方法
《江苏农业科学》2024年第20期277-284,共8页桂余鹏 胡蓉华 崔艳荣 贾瀛睿 
国家自然科学基金面上项目(编号:62077018);湖北省自然科学基金(编号:2023AFB082)。
针对真实场景下水稻虫害识别的背景复杂、模型计算量和参数量大以及难以在嵌入式设备或移动设备上部署等问题,在YOLO v8的基础上提出一种改进的轻量化的YOLO v8-Rice水稻虫害检测算法。首先,采用Context Guided Block结构替换传统YOLO v...
关键词：水稻虫害检测 轻量化YOLO v8-Rice Context Guided Block 深度可分离卷积 轻量级共享卷积检测头 
基于多尺度空洞胶囊孪生网络的水稻虫害识别方法
《江苏农业科学》2024年第11期231-237,共7页张会敏 谢泽奇 
国家自然科学基金(编号:62072378);河南省教育厅高等学校重点科研项目(编号:20A520045)。
水稻是我国主要的农业粮食产物,害虫严重影响水稻的产量和质量。为了快速、准确地识别水稻害虫,针对现有传统识别算法中需要依赖大量训练样本、训练时间长等问题,提出一种基于孪生多尺度空洞胶囊网络(multi-scale dilated capsule siame...
关键词：水稻害虫识别 尺度空洞卷积 胶囊网络 孪生网络 多尺度空洞胶囊孪生网络 
基于改进AlexNet的岭南水稻虫害识别方法研究被引量：3
《江苏农业科学》2023年第23期187-195,共9页江顺 黄红星 莫里楠 韩威威 高卓君 卓钟洪 
广州市哲学社科十三五规划课题(编号:2018GZZK22);广东省农业科技创新及推广项目(编号:2019KJ138);广东省农业科学院院长基金(编号:202033)。
通过改进经典AlexNet深度学习模型在几种典型的水稻害虫识别中的深度不足和过拟合问题,探索出一套泛化能力更强、识别精度与计算效率更加均衡的深度学习网络模型,达到在一定计算资源支持下能适应复杂情境的精准辨识水稻害虫的需求。本...
关键词：深度学习 南方水稻 害虫识别 
基于卷积神经网络的水稻虫害识别被引量：35
《江苏农业科学》2017年第20期241-243,253,共4页梁万杰 曹宏鑫 
江苏省农业科技自主创新资金[编号:CX(15)1002];江苏省农业科技自主创新资金探索类项目[编号:CX(13)5060];江苏省农业科学院基金(编号:6111646)
针对水稻虫害识别问题,提出一种基于卷积神经网络模型的水稻二化螟虫害识别方法。图像预处理后,选择包含水稻二化螟成虫、幼虫、卵或蛹的图片1 658张作为正样本,不含水稻二化螟的农作物图片1 652张作为负样本构建了模型训练测试数据集...
关键词：深度学习 卷积神经网络 水稻虫害识别 二化螟 
江苏省常州市水稻主要虫害发生规律及适宜气象条件被引量：1
《江苏农业科学》2012年第5期73-76,共4页董芹 霍焱 陆云梅 马天骄 孙玲萍 黄玲玲 
江苏省气象局科研开发项目(编号:Q201101)
以1988—2007年江苏省常州市武进区植物保护站的虫害资料和常州市龙虎塘观测站的气象资料为基础,分析了常州市水稻主要虫害发生规律及适宜气象条件。结果表明,常州市褐飞虱、白背飞虱随气候变暖有增多趋势,3种螟虫随气候变暖趋于减少;...
关键词：水稻虫害 发生规律 气象条件 
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