文献类型： 中文期刊

作者： 郭秀明 ¹ ; 王大伟 ² ; 刘升平 ¹ ; 诸叶平 ¹ ; 刘晓辉 ² ; 林克剑 ³ ; 王佳宇 ⁴ ; 李非 ⁴ ;

作者机构： 1.中国农业科学院农业信息研究所

2.中国农业科学院植物保护研究所

3.中国农业科学院草原研究所

4.锡林郭勒盟草原工作站

关键词： 目标检测;草原生态;机器视觉;鼠洞;YOLOv3模型;YOLOv4模型

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2024 年 36 卷 009 期

页码： 2146-2154

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 鼠洞密度可用于评估草原鼠害发生程度。在近地面鼠洞图片采集与识别中，图像分辨率和拍摄倾角是影响时效性和识别性能的关键因素。为此，设计了带有倾角传感器的图像采集装置，在锡林郭勒草原采集2 325张鼠洞图片并进行手工标注，对比分析了3种图片输入尺寸(416 pixel×416 pixel、608 pixel×608 pixel、1 024 pixel×1 024 pixel)、4类拍摄倾角(21°、32°、41°、51°)、2种目标识别模型(YOLOv3和YOLOv4)对识别性能的影响。结果表明：YOLOv4模型在输入图片尺寸为416 pixel×416 pixel时能取得最优的性能。当拍摄倾角为41°时，识别性能最优；当拍摄倾角为32°时，识别性能最差。与近3年发表的鼠洞识别方法进行对比分析，验证了本文方法的性能先进性。研究结果可为草原鼠害的智能化监测提供技术支撑。