基于改进残差网络的园林害虫图像识别

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.

关键词：图像识别、害虫控制、残差网络、贝叶斯方法

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41;S126(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目20180101334JC、20190302117GX、20160520099JH;吉林省发展改革委创新能力建设高技术产业部分项目2019C053-3

在线出版日期：2019-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：187-195