基于深度卷积神经网络的储粮害虫图像识别

• 作者: 乐毅 吴云志 张友华 程曦
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 工学
• 关键词: 储粮害虫 图像识别 卷积神经网络 深度学习 GoogLeNet Alexnet
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息·科技教育
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为了防治储粮害虫带来的危害,借助计算机对储粮害虫进行有效的图像识别是具有重要意义的.针对基于图像的储粮害虫多分类识别问题,引入了基于深度卷积神经网络的储粮害虫图像识别方法.该方法与传统的储粮害虫识别方法相比,大幅度简化了数据预处理过程,同时该方法在识别精确度方面达97.61％,也明显优于传统方法.因此,基于深度卷积神经网络的储粮害虫识别方法具有较高的实用性,且具有进一步研究和推广的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张友华	安徽农业大学信息与计算机学院	80	672	11.0	22.0
2	乐毅	安徽农业大学信息与计算机学院	31	118	5.0	10.0
3	吴云志	安徽农业大学信息与计算机学院	30	91	5.0	9.0
4	程曦	安徽农业大学信息与计算机学院	7	38	3.0	6.0