基于机器学习的智能昆虫分目识别算法应用

• 作者: 洪蕾 王瀚 穆文秀
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 CNN卷积神经网络 昆虫分目 深度学习 Vgg16
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 118-119
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.11.63

摘要

以智能昆虫分目识别系统为背景,本文运用卷积神经网络原理提出基于Vgg16的昆虫图像识别方法,提高自然环境下昆虫的智能识别效率.本文利用Vgg16神经网络的预训练模型来进行昆虫图像的特征提取,从而实现昆虫的智能识别,仿真实验证明本优化算法确实对智能昆虫识别有着较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瀚	金陵科技学院软件工程学院	2	2	1.0	1.0
2	洪蕾	金陵科技学院软件工程学院	14	54	4.0	7.0
3	穆文秀	金陵科技学院软件工程学院	2	2	1.0	1.0