农田害虫

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基于深度学习的农田害虫图像识别系统的设计与实现
《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2025年第1期130-136,共7页卢雪燕 冀肖榆 
国家自然科学基金(地区科学基金项目)(编号:62262059);广西自然科学基金面上项目(编号:2021JJA170178)。
农田害虫防控是一项争分夺秒的挑战,一旦农作物受到了病虫害的侵袭,产量和经济效益都会降低。结合深度学习与目标检测框架Faster R-CNN,提出了一种基于深度学习的农田害虫识别模型。在对现有害虫识别研究进行梳理后,本文对卷积神经网络...
关键词：深度学习 农田害虫 图像识别 CNN模型 残差网络ResNet 
超越单一感知的农田害虫检测算法MRA-YOLOX被引量：2
《计算机工程与应用》2024年第16期206-216,共11页王中天 邹颖波 吴昌霖 李新 
广西自然科学基金(2018GXNSFBA281081);广西嵌入式技术与智能系统重点实验室开放基金(2020-2-6)。
目标检测技术正逐步应用于农业,然而在农田害虫检测的运用中仍存在检测速度慢、检测准确率偏低的问题,且仅仅预测害虫的种类和位置信息不足以满足复杂的工程需求。提出一种可以额外预测害虫状态信息的融合MAE和YOLOX算法的高速高精度农...
关键词：掩码自编码器(MAE) 注意力机制 YOLOX 害虫识别 状态检测 
基于深度学习的农田害虫分类和定位被引量：1
《河南农业》2024年第2期18-20,共3页张羽杉 叶颖 
在农业生产中,害虫防治是一项既基础又重要的环节。防治害虫的关键是对害虫种类的识别和定位。因此,我们采用两种目标检测模型结合的深度学习方法,对害虫图像样本进行识别、分类和定位。通过对现有目标检测模型的了解,选择YOLO v5和SSD...
关键词：数据划分 数据分布 检测模型 深度学习 数据分析 模型训练 数据格式 数据增强 
基于YOLOv5改进模型的农田害虫检测算法
《信息与电脑》2023年第23期75-79,共5页洪越 王申涛 
为了进一步提高田间害虫检测算法的性能,提出一种基于改进YOLOv5的害虫检测算法。在YOLOv5模型的基础上添加选择性内核(Selective Kernel,SK)注意力模块,以增强模型的感受野自适应能力,同时将YOLOv5的定位损失函数替换为SIoU损失函数,...
关键词：YOLOv5 害虫检测 注意力机制 SIoU 
基于改进YOLOv5注意力模型的农田害虫图像识别
《现代信息科技》2023年第10期70-73,79,共5页石璐莹 童顺延 吴婷 冯媛 刘海华 
国家自然科学基金项目资助项目(61773409)。
农田害虫防控是一项争分夺秒的挑战,在此过程中害虫种类的正确识别是一项极为重要的环节。针对传统识别害虫检测过程中准确率低、检测目标较小的问题,文章提出了一种基于YOLOv5s和注意力机制的农田害虫图像识别模型。将自注意力机制引入...
关键词：农田害虫识别 目标检测 YOLOv5 注意力机制 
基于Faster-RCNN算法实现农田害虫图像检测及定位被引量：2
《数字技术与应用》2023年第2期49-52,共4页黄玲玲 
本文利用Faster-RCNN进行目标检测,对收集到的3000多张害虫图片进行28个类别的训练,达到自动识别害虫类别的目的。首先对于所给数据进行数据预处理,对输入的有效图片进行原图同比缩放bbox、垂直翻转等方式进行数据增强,训练过程中把图片...
关键词：图像检测 数据预处理 自动识别 模型训练 目标检测 网络模型 损失值 随机分配 
基于深度学习的农田害虫目标检测算法的研究与应用被引量：1
《数学建模及其应用》2022年第4期55-61,共7页郑睿智 盛猛猛 蔡鑫浩 姚亚洲 唐振民 王琼 
国家自然科学基金(62102182,61976116);江苏省自然科学基金(BK20210327,BK20220934);中央高校基础研究基金(30920021135)。
为了实现自动化检测农田害虫并提高检测效率,提出了一种基于深度学习的农田害虫目标检测算法.针对数据集存在的长尾分布和多尺度问题,采用一系列在线和离线数据增强、多尺度输入等方法进行预处理和训练,并集成SWA和多模型融合等后处理...
关键词：深度学习 农田害虫 目标检测 数据增强 
基于深度学习的农田害虫识别研究被引量：2
《信息与电脑》2022年第24期180-182,共3页马鑫鑫 张巧雨 马越 孙绪程 陈浩 
江苏省大学生创新创业训练计划项目“基于深度学习的农田害虫精准识别研究”(项目编号:202212056049Y)。
农田害虫降低了农作物的产量和质量,如何有效区分和治理农田害虫成为首要解决的问题。文章紧抓农田环境需求和农民对农作物的产量需求不匹配的痛点,基于卷积神经网络技术识别农田害虫,为农业提供有效的识别方式。采用MobileNetV1、残差...
关键词：MobileNetV1 视觉几何群网络(VGG)16 残差神经网络(ResNet)50 过拟合 
YOLOv5在农田害虫图像识别中的应用被引量：2
《福建电脑》2022年第10期7-11,共5页许星宇 谢维奇 
教育部产学合作协同育人项目(No.202101110006);金陵科技学院高层次人才工作启动费资助项目(No.Jit-rcyj-201512)资助;金陵科技学院教育教改研究课题(No.JYJG202124)资助。
为了对农田病虫害进行有效的预防和控制,需要进行虫情分析。由于农田害虫的多样性和复杂性,通过人工观察统计的传统害虫监测方式已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。由计算机进行识别的目标检测算法恰好可以解决这一...
关键词：害虫识别 目标检测算法 YOLOv5 卷积神经网络 
毛毛虫的克星--姬蜂与茧蜂
《大自然》2021年第5期56-59,共4页高慧敏 巴义彬 郝玲玉 邸济民(图) 
在农业生产的过程中,昆虫学家认识了一类可寄生在害虫体内的昆虫--姬蜂总科。它们不仅是名副其实的“腰姬”,而且是众多农田害虫的克星,如螟蛉悬茧姬蜂可寄生在甜菜夜蛾体内,中红侧沟茧蜂可寄生在棉铃虫上,平额愈腹茧蜂可寄生在瓜绢螟...
关键词：昆虫学家 甜菜夜蛾 豆荚螟 中红侧沟茧蜂 姬蜂 瓜绢螟 农田害虫 寄生 
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