便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

S126; 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...

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Published in农业工程学报 Vol. 37; no. 9; pp. 282 - 288
Main Authors 王林惠, 兰玉彬, 刘志壮, 岳学军, 邓述为, 郭宜娟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 湖南科技学院智能制造学院,永州 425199 01.05.2021
国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642%华南农业大学电子工程学院、人工智能学院,广州 510642
国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642%湖南科技学院智能制造学院,永州 425199
Subjects
红蜘蛛
便携式
柑橘
虫害检测
深度学习
蚜虫
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2021.09.032

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Abstract S126; 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图.结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0％和89.0％,单帧图像平均处理速度低至286 ms.该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务.
AbstractList S126; 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图.结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0％和89.0％,单帧图像平均处理速度低至286 ms.该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务.
Author 王林惠
兰玉彬
郭宜娟
邓述为
刘志壮
岳学军
AuthorAffiliation 湖南科技学院智能制造学院,永州 425199;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642%华南农业大学电子工程学院、人工智能学院,广州 510642;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642%湖南科技学院智能制造学院,永州 425199
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