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基于卷积神经网络的入侵昆虫识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 黄亦其 1 ; 鹿林飞 1 ; 沈豪 1 ; 王福宽 1 ; 乔曦 1 ;

作者机构： 1.广西大学机械工程学院;中国农业科学院(深圳)农业基因组研究所

关键词： 入侵昆虫;卷积神经网络;模型改进;图像识别

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2024 年 45 卷 07 期

页码： 222-227+260

收录情况： 北大核心

摘要： 现有昆虫相关识别算法识别种类较少，缺少针对数量庞大种类众多的入侵昆虫分类识别算法，难以为入侵昆虫综合系统的识别功能提供稳定高效的技术支持。该研究对31类入侵昆虫图像进行数据采集，并对图像数据进行处理与数据集划分，基于四种卷积神经网络模型DenseNet121、MobileNetV3、ResNet101和ShuffleNet对其进行训练测试分析讨论。结果表明，在入侵昆虫综合识别系统识别功能后台算法应用上，MobileNetV3表现出更好的综合性能。根据MobileNetV3模型现有缺陷和模型特性，对MobileNetV3模型指定瓶颈层的注意力机制和激活函数进行改进，改进后模型的准确率为92.8%,单张测试集图像的平均识别时间0.012 s,相较于原MobileNetV3模型分别提高0.5%、缩短15.2%,可以很好满足多昆虫识别分类需求。

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