基于Faster R-CNN的美国白蛾图像识别模型研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 薛大暄

作者： 薛大暄;张瑞瑞;陈立平;陈梅香;徐刚

作者机构：

关键词： 美国白蛾;图像识别;人工神经网络;深度学习

期刊名称： 环境昆虫学报

ISSN： 1674-0858

年卷期： 2020 年 006 期

页码： 1502-1509

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 昆虫监测中美国白蛾Hyphantria Cunea的人工辨识、分类费时费力,且主观性强。本文利用RPN人工神经网络模型对美国白蛾图像数据进行特征提取,并对比分析Inceptionv2、ResNet50、ResNet101网络模型,设计了一种改进的美国白蛾人工神经网络识别模型IHCDM（Improved Hyphantria cunea Artificial Neural Network Recognition Model,IHCDM）,采用端到端方法在GPU处理器上对该模型进行了训练,并对其进行了实验验证。结果表明:该模型对美国白蛾的识别准确率可达99.5%,相比于ResNet50与ResNet101网络模型,识别准确率提高了0.5%与0.4%。超参数微调后,在置信度阈值为0.85时,识别准确率99.7%,识别速度0.09 ms/张。IHCDM模型为美国白蛾的快速辨识、分类提供了一种新方法。

分类号： TP391.41%TP183%S433.4

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