【摘 要】
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针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型Goo
【机 构】
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电子科技大学,成都市森林病虫防治检疫站,不详
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目:“基于深度卷积特征的细粒度视觉图像识别模型与技术研究”(2018GZ0255);“面向复杂环境的视觉目标检测与识别技术研究”(2019YFG0191)
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针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明:模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F1值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类
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