害虫识别

作品数：110被引量：433H指数：13
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基于YOLOv5的精准农田害虫识别方法研究
《吉林师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期113-118,共6页孙宏宇 张馨月 宋鑫宇 吴嘉伊 董延华 
吉林省科技发展计划项目(20220508038RC);国家教育部科技发展中心项目(2022IT096)。
结合目标检测的优势和农业领域亟待解决的害虫预警问题,致力于将目标检测技术应用于病虫害治理,以减少各地农业因病虫害问题造成的经济损失,增加农作物产量.提出以图像识别算法为基础,通过摄像头实时获取图像信息,对其进行预处理和图像...
关键词：目标检测 害虫识别 YOLOv5算法 
基于改进ResNet101的黄瓜害虫识别方法研究
《江苏农业科学》2025年第5期203-212,共10页黄英来 王奇 何少聪 林振群 牛达伟 
黑龙江省自然科学基金(编号:LH2020C051);国家自然科学基金(编号:31670717)。
为提高黄瓜害虫的识别准确率,解决害虫吸食黄瓜汁液影响黄瓜产量的问题,提出一种基于ResNet101改进的黄瓜害虫识别模型QJSEC-ResNet101。该模型所采取的改进策略为(1)采用学习率余弦退火策略,使模型在训练过程中能够动态调整学习率;(2)...
关键词：黄瓜害虫识别 残差网络 余弦退火 迁移学习 注意力机制 
复杂背景下改进人工神经网络的储藏小麦中害虫图像识别
《信阳农林学院学报》2025年第1期98-102,110,共6页刘娜 陈章宝 王艳春 杨艳 
安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH052933,2023ZR02);蚌埠学院自然科学研究项目(2023ZR02)。
在小麦害虫图像检测识别中,因害虫的种类繁多,形态各异,且往往受到光照、背景等环境因素的影响,增加常规神经网络的训练难度,使得常规神经网络在训练过程中出现梯度消失的问题,从而导致最终识别结果的精度偏低。为此,对常规神经网络进...
关键词：复杂背景 储藏小麦 害虫识别 图像处理 人工神经网络 
基于改进ConvNeXt模型的农作物害虫细粒度识别
《农业工程学报》2025年第4期185-192,共8页韩源涛 张聪 詹晓芸 王正 
湖北省技术创新重大项目(2018A01038)。
精确分类不同时期的农业害虫对控制其发生和发展至关重要。针对目前不同生长时期农作物害虫分类不准确的问题,该研究创建了一个关注虫态的害虫数据集并提出了一种基于改进ConvNeXt网络的农作物害虫识别模型。通过引入多种虫态共同监督...
关键词：害虫识别 农作物 ConvNeXt 空间注意力机制 多虫态识别 
一种基于YOLOv5的农业害虫检测方法
《植物保护》2025年第1期111-122,共12页李宗柱 宋绍剑 李修华 
国家自然科学基金(31760342)。
虫害是影响农作物产量的重要因素之一,害虫种类的精确识别已成为农业领域目标检测的重要研究课题。但由于害虫样本存在类间相似,标注的害虫样本尺度多样、背景复杂和类别分布不均匀等问题,使害虫的精准识别面临严峻挑战。为此,本文提出...
关键词：害虫识别 YOLOv5 数据增强 注意力机制 多尺度特征提取 
基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法
《农业机械学报》2025年第2期402-410,共9页杨信廷 周子洁 李文勇 陈晓 王慧 于合龙 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001801);北京市农林科学院协同创新中心建设专项。
针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数...
关键词：害虫识别 小样本学习 迁移学习 度量学习 通道注意力机制 金字塔全卷积网络 
基于DCP-ShuffleNetV2的轻量级森林害虫识别方法
《中国农机化学报》2025年第1期190-197,共8页高天赐 王克俭 陈晨 韩宪忠 王超 李会平 
国家自然科学基金项目(32171799);河北省林业和草原局科学计划项目(2001023)。
针对现有害虫识别模型复杂度高、计算量和参数量巨大的问题,提出一种基于DCP-ShuffleNetV2的轻量级森林害虫识别模型。该模型主要从特征提取、特征融合、轻量化方面进行改进。首先通过引入金字塔分割注意力模块PSA提取多尺度的空间信息...
关键词：害虫识别 DCP-ShuffleNetV2 注意力机制 CSP结构 特征提取 
基于改进YOLO v5s的水稻害虫识别研究被引量：3
《农业机械学报》2024年第11期39-48,共10页王泰华 郭亚州 张家乐 张晨阳 
国家自然科学基金项目(61903126);河南省科技攻关项目(212102210503)。
水稻害虫识别时,受稻田环境影响易出现目标被遮挡、与背景颜色相似、多目标相邻等问题导致识别精度降低。为此本文提出了一种基于改进YOLO v5s的水稻害虫识别模型YOLO v5s-Coordslimneck,通过替换主干网络中的普通卷积为CoordConv,增强...
关键词：水稻 害虫识别 CBAM Slim-neck YOLO v5s 
基于图像超分辨率重建技术的田间害虫识别
《广西植保》2024年第3期27-31,共5页罗晟 叶馨 叶尹 
三亚崖州湾科技城海南专项博士研究生科学研究基金项目(HSPHDSRF-2022-03-017)。
害虫对农业生产有着消极影响,同时易造成农作物病害感染和产量降低,而人工检测害虫受时间和人力影响较大,导致检测效率低下。通过计算机视觉技术可以实现智能自动检测害虫,但是田间害虫往往以小目标的形式出现在图像中,害虫个体的像素...
关键词：田间害虫检测 超分辨率重建 方向梯度直方图 支持向量机 
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 
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