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成都市竹类病虫害调查初报
被引量：
4
1
作者
李文俊
肖前刚
+6 位作者
李建辉
向文静
叶方根
姜丽琼
谢文娟
谢忠安
刘作全
《世界竹藤通讯》
2016年第1期21-24,共4页
随着成都市竹产业的快速发展,竹林纯林面积大幅度增加,竹林病虫害发生种类和危害程度显著增长。为保障成都市竹产业的稳步发展,确保林农增收致富,对成都市竹类主要病虫害发生种类、分布及危害状况进行了实地调查,结果表明,成都地区竹类...
随着成都市竹产业的快速发展,竹林纯林面积大幅度增加,竹林病虫害发生种类和危害程度显著增长。为保障成都市竹产业的稳步发展,确保林农增收致富,对成都市竹类主要病虫害发生种类、分布及危害状况进行了实地调查,结果表明,成都地区竹类的主要虫害涉及6目21科35种昆虫,主要病害有9种。调查结果可以为建立竹林病虫害监测和防控体系提供重要支撑。
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关键词
竹林
病虫害
病虫害调查
成都市
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职称材料
桃红颈天牛生物学特性及防治技术研究
被引量：
6
2
作者
张旭
曾超
张金良
《森林病虫通讯》
北大核心
2000年第2期9-11,共3页
通过观察 ,初步弄清了桃红颈天牛 Aromia bungii(Fald.)在成都市的分布、危害和生活史及生物学特性 。
关键词
桃红颈天牛
生物学特性
防治技术
花木害虫
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职称材料
生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究
被引量：
3
3
作者
李禹辰
李非非
+2 位作者
李见辉
余飞
徐杰
《世界竹藤通讯》
2019年第3期16-21,共6页
针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的...
针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明:模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F1值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。
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关键词
竹类害虫
虫类识别
人工智能
深度学习
生态背景
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职称材料
题名
成都市竹类病虫害调查初报
被引量：
4
1
作者
李文俊
肖前刚
李建辉
向文静
叶方根
姜丽琼
谢文娟
谢忠安
刘作全
机构
成都市
农林科学院林业研究所
成都市森林病虫防治检疫站
出处
《世界竹藤通讯》
2016年第1期21-24,共4页
基金
成都市2013年现代林业产业发展资金(成财农[2013]115号)
文摘
随着成都市竹产业的快速发展,竹林纯林面积大幅度增加,竹林病虫害发生种类和危害程度显著增长。为保障成都市竹产业的稳步发展,确保林农增收致富,对成都市竹类主要病虫害发生种类、分布及危害状况进行了实地调查,结果表明,成都地区竹类的主要虫害涉及6目21科35种昆虫,主要病害有9种。调查结果可以为建立竹林病虫害监测和防控体系提供重要支撑。
关键词
竹林
病虫害
病虫害调查
成都市
Keywords
bamboo
diseases and pests
investigation
分类号
S763.7 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
桃红颈天牛生物学特性及防治技术研究
被引量：
6
2
作者
张旭
曾超
张金良
机构
四川省
成都市森林病虫防治检疫站
彭州市
森林
病虫
防治
检疫站
出处
《森林病虫通讯》
北大核心
2000年第2期9-11,共3页
文摘
通过观察 ,初步弄清了桃红颈天牛 Aromia bungii(Fald.)在成都市的分布、危害和生活史及生物学特性 。
关键词
桃红颈天牛
生物学特性
防治技术
花木害虫
Keywords
Aromia bungii
bionomics
control techniques
分类号
S436.8 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
S433.5 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究
被引量：
3
3
作者
李禹辰
李非非
李见辉
余飞
徐杰
机构
电子科技大学
成都市森林病虫防治检疫站
不详
出处
《世界竹藤通讯》
2019年第3期16-21,共6页
基金
四川省科技支撑计划项目:“基于深度卷积特征的细粒度视觉图像识别模型与技术研究”(2018GZ0255)
“面向复杂环境的视觉目标检测与识别技术研究”(2019YFG0191)
文摘
针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明:模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F1值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。
关键词
竹类害虫
虫类识别
人工智能
深度学习
生态背景
Keywords
artificial intelligence
deep learning
ecological context
bamboo pest
insect identification
分类号
S763.7 [农业科学—森林保护学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
成都市竹类病虫害调查初报
李文俊
肖前刚
李建辉
向文静
叶方根
姜丽琼
谢文娟
谢忠安
刘作全
《世界竹藤通讯》
2016
4
在线阅读
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职称材料
2
桃红颈天牛生物学特性及防治技术研究
张旭
曾超
张金良
《森林病虫通讯》
北大核心
2000
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究
李禹辰
李非非
李见辉
余飞
徐杰
《世界竹藤通讯》
2019
3
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职称材料
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