基于深度学习的果蝇识别

• 作者: 杨昊 傅钰雯 杨健晟
• 来源期刊: 河南科技
• 关键词: 计算机视觉 果蝇识别 深度学习 YOLO v3
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 信息技术|ELECTRONIC TECHNOLOGY
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5168.2021.13.014

摘要

识别果蝇并根据其数量变化总结出果蝇暴发规律,在其暴发期到来前采用相应手段进行诱杀,是有效加强树莓虫害防控的综合措施.但是,由于果蝇躯体小,人工识别难度大、耗时长、效率低,因此本文提出一种基于深度学习的果蝇识别方法.该方法采用YOLO v3目标检测模型,通过建立果蝇数据集对模型进行训练.测试结果表明,该方法对果蝇的平均识别精度为95.23％,满足果蝇识别的要求.