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生態背景下基于人工智能深度學習的竹類害蟲識別方法研究

李禹辰; 李非非; 李見輝; 余飛; 徐杰 電子科技大學; 成都611731; 成都市森林病蟲防治檢疫站; 成都610032; 不詳
  • 竹類害蟲
  • 蟲類識別
  • 人工智能
  • 深度學習
  • 生態背景

摘要:針對生態背景下的竹類害蟲識別,作者研究了一種基于人工智能深度學習的識別方法。構建了具有5663張圖片的蟲類數據集,其中包含3種竹類害蟲和3種其他蟲類,利用深度學習模型GoogLeNet特有的Inception模塊構成的網中網結構,使其獲得更多的圖片特征,并開展了4組不同訓練集與測試集比例的實驗。結果表明:模型的精確度隨訓練集比重的增大而增大,當訓練集和測試集的比例為9∶1時表現最好,F1值達到了95.48%,模型精確度為97.5%,體現了識別模型具有較好的綜合性能和較高的實用性。該方法能較好地實現3種竹類害蟲在生態背景下的智能識別,是針對竹類生產經營中的蟲害防治問題的一種智能化解決方案,為竹產業精細化管理及高效生產經營提供有效的科技支撐。

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