基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 钱蓉

作者： 钱蓉;孔娟娟;朱静波;张萌;董伟

作者机构：

关键词： 水稻;害虫;智能识别;VGG-16;卷积神经网络

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2020 年 05 期

页码： 235-238

摘要： 为了实现自然场景下水稻害虫实时精准被识别,构建基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别模型。该模型采用VGG-16卷积神经网络为核心网络结构,根据水稻害虫的个体特征和自然场景,对VGG-16网络的卷积层局部调整,优化主要模型参数,实现水稻害虫的智能识别,其识别的平均准确率是90.7%,实现对沙叶蝉、大螟、斑须蝽、点蜂缘蝽和白背飞虱的准确识别。研究结果显示,采用卷积神经网络技术可以实现自然场景下害虫图像的精准识别,代替人工辨认,提高水稻害虫防治率,实现实时、精准防治的目标。

分类号： S435.112`TP391.41`TP183

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