基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别研究

• 作者: 孔娟娟 张萌 朱静波 董伟 钱蓉
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻 害虫 智能识别 VGG-16 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 农业经济·农业信息
• 页码范围: 235-238
• 页数: 4页
• 分类号: S125
• 字数: 2038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2020.05.066

摘要

为了实现自然场景下水稻害虫实时精准被识别,构建基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别模型.该模型采用VGG-16卷积神经网络为核心网络结构,根据水稻害虫的个体特征和自然场景,对VGG-16网络的卷积层局部调整,优化主要模型参数,实现水稻害虫的智能识别,其识别的平均准确率是90.7％,实现对沙叶蝉、大螟、斑须蝽、点蜂缘蝽和白背飞虱的准确识别.研究结果显示,采用卷积神经网络技术可以实现自然场景下害虫图像的精准识别,代替人工辨认,提高水稻害虫防治率,实现实时、精准防治的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董伟	安徽省农业科学院农业经济与信息研究所	20	89	4.0	8.0
2	钱蓉	安徽省农业科学院农业经济与信息研究所	12	27	3.0	4.0
3	孔娟娟	安徽省农业科学院农业经济与信息研究所	5	11	3.0	3.0
4	朱静波	安徽省农业科学院农业经济与信息研究所	7	10	2.0	2.0
5	张萌	安徽省农业科学院农业经济与信息研究所	6	7	1.0	2.0