基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法

摘要：

为了实现白背飞虱虫情信息的自动收集和监测,提出一种基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法并进行应用研究.首先,用改进的野外环境昆虫图像自动采集装置,采集田间自然状态下的白背飞虱图像,对所获取的图像进行归一化处理.然后,随机选取1/2图像样本作为训练集、1/4作为测试集.利用5×5卷积核对训练样本进行卷积操作,将所获取的特征图以2×2邻域进行池化操作.再次经过卷积操作和3×3邻域池化操作后,通过自动学习获取网络模型参数和确定网络模型参数,得到白背飞虱的最佳网络识别模型.试验结果显示,利用训练后的网络识别模型,对训练集白背飞虱的识别正确率可达96.17％,对测试集白背飞虱的识别正确率为94.14％.

关键词：白背飞虱、识别、卷积神经网络

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41;S435.112.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省科学技术厅前瞻性联合研究项目BY2014095

在线出版日期：2018-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-56