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农业害虫检测的深度学习算法综述

文献类型： 中文期刊

作者： 蒋心璐 1 ; 陈天恩 2 ; 王聪 2 ; 李书琴 1 ; 张宏鸣 1 ; 赵春江 1 ;

作者机构： 1.西北农林科技大学信息工程学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 深度学习;目标检测;害虫检测

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2023 年 006 期

页码： 30-44

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 害虫检测是害虫测报的关键步骤，对于害虫防治具有重要意义，也是保证农作物产量和品质的前提。近年来，随着卷积神经网络的迅速发展，害虫检测技术进入智能化时代，使用深度学习相关技术实现精确的害虫检测已成为研究人员重点关注的课题。为了促进深度学习害虫检测技术的发展，对检测算法和现有数据集进行综述。总结了当前面临的数据匮乏、小目标检测、多尺度检测和密集与遮挡检测等四大难点问题，并分析了其主要成因。重点针对以上难点问题，总结归纳了近年来提出的深度学习害虫检测算法的改进策略和技术细节，以及面向实际场景的应用算法，对比分析了各类算法的性能表现、改进策略的适用场景及其优缺点。从面向复杂检测场景、解决数据匮乏问题、模型增量更新和应用落地等方面分析并展望了未来的研究趋势。

  • 相关文献

[1]大田环境下的农业害虫图像小目标检测算法. 蒋心璐,陈天恩,王聪,赵春江. 2024

[2]基于深度学习的杂草识别方法研究进展. 付豪,赵学观,翟长远,郑康,郑申玉,王秀. 2023

[3]基于改进YOLOv5s的日光温室黄瓜霜霉病孢子囊检测计数方法. 李明,丁智欢,赵靖暄,陈思铭,李文勇,杨信廷. 2023

[4]复杂场景下害虫目标检测算法:YOLOv8-Extend. 张荣华,白雪,樊江川. 2024

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[15]基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法. 吴华瑞. 2019

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[19]设施温室影像采集与环境监测机器人系统设计及应用. 郭威,吴华瑞,朱华吉. 2020

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