基于图像显著性分析与卷积神经网络的茶园害虫定位与识别

发布时间：2018-03-19 19:58

  本文选题：像素　切入点：算法　出处：《农业工程学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为实现在茶园环境中快速、准确地识别害虫目标,该文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型来进行害虫定位和识别的方法。该文通过对整个图像进行颜色衰减加速运算,结合超像素区域之间的空间影响,计算各个超区域的显著性值,进而提供害虫目标的潜在区域,最终结合Grab Cut算法进行害虫目标的定位和分割。对于分割后的害虫目标,通过优化后的卷积神经网络进行表达和分类,并进一步对卷积神经网络的结构进行了约减。通过对23种茶园主要害虫的识别,试验结果表明,识别准确率在优化前后分别为0.915和0.881,优化后的模型内存需求和运行耗时分别降低至6 MB和0.7 ms,取得了较好的识别效果。
[Abstract]:In order to identify insect pests quickly and accurately in tea garden environment, In this paper, a deep learning model based on convolution neural network is proposed to locate and identify insect pests. In this paper, the color attenuation of the whole image is accelerated, and the spatial effect between the super-pixel regions is combined. The significance value of each superregion is calculated, and the potential area of pest target is provided. Finally, Grab Cut algorithm is used to locate and segment pest target. The structure of the convolutional neural network was further reduced by the optimized convolution neural network. The identification of 23 major pests in tea plantations showed that, The recognition accuracy is 0.915 and 0.881respectively before and after optimization. The memory requirement and running time of the optimized model are reduced to 6 MB and 0.7 msrespectively.
【作者单位】： 浙江大学生物系统工程与食品科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(31471417) 博士点基金项目(20130101110104)
【分类号】：TP391.41;TP183

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本文编号：1635777