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基于YOLO v2的辣椒叶部蚜虫图像识别

文献类型： 中文期刊

作者： 邹玮 1 ; 岳延滨 1 ; 冯恩英 1 ; 彭顺正 1 ; 张爱民 1 ; 肖玖军 1 ;

作者机构： 1.贵州省农业科技信息研究所;贵州省辣椒研究所;贵州省山地资源研究所

关键词： 辣椒;蚜虫;图像识别

期刊名称： 山东农业大学学报(自然科学版)

ISSN： 1000-2324

年卷期： 2023 年 54 卷 005 期

页码： 700-709

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对传统辣椒蚜虫识别精度不高、研究较少等问题,本研究一种基于YOLO v2 的辣椒蚜虫图像识别方法,准确定位蚜虫位置,识别两种不同类型蚜虫,并探究不同网络深度对模型性能的影响.首先YOLO v2目标检测网络与Resnet50网络六种不同深度卷积结构相融合,构建辣椒蚜虫识别模型,然后利用预测框生成算法设置候选框参数,对六种模型进行训练,根据训练结果设计辣椒蚜虫识别系统.在验证集上进行对比试验,结果表明Resnet-22模型对辣椒叶部蚜虫识别精度最高,平均识别准确率为96.49%,其中黄色蚜虫识别准确率为 98.70%,绿色蚜虫识别准确率为 94.27%,识别时间为 0.129 s.Resnet-22模型具有较强的鲁棒性,为实现田间复杂背景下辣椒蚜虫识别奠定基础.

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[2]基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报. 刘凯歌,吴康云,邢丹,宋敏,牟玉梅,李明. 2022

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