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基于深度学习的枸杞病虫害识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 李季 1 ; 杨淑婷 1 ; 张学俭 1 ; 周慧 1 ; 冶鑫 1 ; 梁爱银 1 ;

作者机构： 1.宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所

关键词： 枸杞病虫害;目标检测;YOLOv5;深度学习;病虫害识别

期刊名称： 宁夏农林科技

ISSN： 1002-204X

年卷期： 2024 年 65 卷 012 期

页码： 78-82,95

摘要： 枸杞作为我国重要的经济作物，其病虫害问题严重影响作物的产量和品质。为提高枸杞病虫害识别效率，降低人工成本，研究基于深度学习的病虫害识别方法，构建了涵盖主要病虫害的图像数据集，采用数据增强技术提升样本多样性，基于YOLOv5目标检测模型进行检测，并与SSD等模型进行了性能对比分析；实验通过混淆矩阵和损失函数评估模型的鲁棒性与检测精度。实验结果表明，YOLOv5在平均精度（mAP）和召回率等指标上均显著优于对比模型，其中mAP达到88.49%。此外，混淆矩阵分析结果表明，YOLOv5对负泥虫和木虱的检测精度最高，对瘿螨类的检测存在一定混淆。基于YOLOv5的检测方法能够高效、准确地识别枸杞病虫害，为智能化农业病虫害监测提供了重要支持，并具备广阔的应用前景。

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[1]深度学习方法在农业领域的研究及应用. 马聪,张建华,陈学东,朱丹. 2020

[2]基于改进YOLOv8s的葡萄果实与果梗检测方法. 马聪,陈学东,张学俭,杨淑婷. 2025

[3]枸杞病虫害遥感近地高光谱特征研究. 马菁,张学俭. 2015

[4]几种生物农药对枸杞病虫害的防效研究. 王孝,马金平,王佳. 2012

[5]间作模式对枸杞生产影响的研究进展. 官淑萍,李栋梅,朱丽珍,李晓莺,王数红,何军. 2023

[6]时空协同的农业种植结构遥感精细制图. 张冬韵,吴田军,骆剑承,董文,孙营伟,杨颖频,海云瑞,孟博文,刘巍. 2024

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