便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

王林惠兰玉彬刘志壮岳学军邓述为郭宜娟

摘要：

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统.优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位.检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件.最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力…展开v

关键词：深度学习;虫害检测;便携式;柑橘;红蜘蛛;蚜虫

所属期刊栏目：37

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：湖南省重点研发计划项目;湖南科技学院人才项目;湖南科技学院电子科学与技术应用特色学科0809

在线出版日期：2021-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：282-288