公开(公告)号：CN118135609A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410279762.3

申请日：2024-03-12

Applicant: 浙江农林大学

Inventor： 冯海林 ,  李颜娥 ,  孙微海 ,  金京 ,  翁翔

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法，黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法中，通过步骤S1‑S4，通过采集不同天气环境下的蚜虫图像数据并对图像数据进行标注，将标注后的图像数据按比例划分成训练集、验证集和测试集；建立鳞翅目蚜虫检测模型，将训练集、验证集输入所述鳞翅目蚜虫检测模型进行训练和验证，并得到所述鳞翅目蚜虫检测模型的最优模型参数。本发明的鳞翅目蚜虫检测模型能够用于复杂的田间环境下黄色粘虫板上的鳞翅目蚜虫检测任务，保证识别精度的同时，大大降低模型的复杂度。