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基于改进残差网络的园林害虫图像识别

陈娟; 陈良勇; 王生生; 赵慧颖; 温长吉 吉林大学计算机科学与技术学院; 长春130012; 吉林农业大学信息技术学院; 长春130118
图像识别   害虫控制   残差网络   贝叶斯方法  

摘要:针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9.6个百分点,加权平均分数分别提高16.3、10.8、4.5个百分点。

简介:《农业机械学报》(CN:11-1964/S)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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