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基于卷积神经网络下昆虫种类图像识别应用研究
被引量：
8
1
作者
魏甫豫
张振宇
梁桂珍
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期96-105,共10页
昆虫种类图像识别是农业智能化识别虫害的重要方式,精准高效识别昆虫种类是进行针对性防治虫害的前提.利用昆虫数据集ArTaxOr及Insect_det,基于卷积神经网络下图像分类如MobileNet,ResNet及目标检测(FasterRCNN)、Yolo技术,运用迁移学...
昆虫种类图像识别是农业智能化识别虫害的重要方式,精准高效识别昆虫种类是进行针对性防治虫害的前提.利用昆虫数据集ArTaxOr及Insect_det,基于卷积神经网络下图像分类如MobileNet,ResNet及目标检测(FasterRCNN)、Yolo技术,运用迁移学习进行模型训练,并对比分析训练结果,获取最优昆虫种类图像识别模型.将构建的最优模型采用EasyEdge平台进行部署,从而实现了模型到端的全流程开发模式,为后续昆虫种类图像识别场景化应用研究提供依据参考.
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关键词
昆虫种类图像识别
卷积神经网络
图像分类
目标检测
模型场景应用
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职称材料
题名
基于卷积神经网络下昆虫种类图像识别应用研究
被引量：
8
1
作者
魏甫豫
张振宇
梁桂珍
机构
河北工程大学园林与生态工程学院
新乡学院美术学院
新乡学院数学与统计学院
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期96-105,共10页
基金
国家自然科学基金(11871238)
河南省科技厅科技攻关项目(132102310482)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目(20B110014)
国家级大学生创新训练项目(202011071015).
文摘
昆虫种类图像识别是农业智能化识别虫害的重要方式,精准高效识别昆虫种类是进行针对性防治虫害的前提.利用昆虫数据集ArTaxOr及Insect_det,基于卷积神经网络下图像分类如MobileNet,ResNet及目标检测(FasterRCNN)、Yolo技术,运用迁移学习进行模型训练,并对比分析训练结果,获取最优昆虫种类图像识别模型.将构建的最优模型采用EasyEdge平台进行部署,从而实现了模型到端的全流程开发模式,为后续昆虫种类图像识别场景化应用研究提供依据参考.
关键词
昆虫种类图像识别
卷积神经网络
图像分类
目标检测
模型场景应用
Keywords
insect image recognition
convolutional neural network
image classification
target detection
model scene application
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络下昆虫种类图像识别应用研究
魏甫豫
张振宇
梁桂珍
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
8
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