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基于K-SSD-F的东亚飞蝗视频检测与计数方法
被引量：
7
1
作者
李林
柏召
+2 位作者
刁磊
唐詹
郭旭超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期261-267,共7页
针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题,以5龄东亚飞蝗为实验对象,提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后...
针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题,以5龄东亚飞蝗为实验对象,提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后帧的时空特征;然后通过标注好的数据训练SSD模型,并对视频进行检测,提取视频的静态特征,二者结合以提高计数准确率;最后利用补帧算法识别因姿态变化导致的漏计数的帧。实验结果表明,蝗虫识别准确率为97%,召回率为89%,平均检测精度(mAP)为88.94%,F1值为92.82%,且检测速度达到了19.78 f/s。本文方法具有较好的鲁棒性,可以实现蝗虫的实时和自动计数,其精度优于其他模型,也可为其他种类的昆虫自动识别计数提供理论基础。
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关键词
东亚飞蝗
视频目标计数
背景分离法
SSD算法
补帧算法
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职称材料
题名
基于K-SSD-F的东亚飞蝗视频检测与计数方法
被引量：
7
1
作者
李林
柏召
刁磊
唐詹
郭旭超
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期261-267,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0300710)
文摘
针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题,以5龄东亚飞蝗为实验对象,提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后帧的时空特征;然后通过标注好的数据训练SSD模型,并对视频进行检测,提取视频的静态特征,二者结合以提高计数准确率;最后利用补帧算法识别因姿态变化导致的漏计数的帧。实验结果表明,蝗虫识别准确率为97%,召回率为89%,平均检测精度(mAP)为88.94%,F1值为92.82%,且检测速度达到了19.78 f/s。本文方法具有较好的鲁棒性,可以实现蝗虫的实时和自动计数,其精度优于其他模型,也可为其他种类的昆虫自动识别计数提供理论基础。
关键词
东亚飞蝗
视频目标计数
背景分离法
SSD算法
补帧算法
Keywords
East Asian migratory locust
video target counting
background separation method
SSD algorithm
frame compensation algorithm
分类号
S433.2 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-SSD-F的东亚飞蝗视频检测与计数方法
李林
柏召
刁磊
唐詹
郭旭超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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