【摘 要】
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芝麻具有营养价值和诸多功能价值,会产生较大的经济及商业价值。在现代农业中,芝麻产量受虫害影响较大,需要对害虫进行及时、准确、有效地识别,本文基于该方向开发了害虫智能定位与识别系统。主要工作内容和研究成果如下:1.对公开的用于检测任务的害虫数据集Pest24进行筛选,最后选定15种芝麻害虫作为新实验数据命名成Pest15,并从多个角度分析数据集图片的难点。其中22841张图片作为训练集,2539张图
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芝麻具有营养价值和诸多功能价值,会产生较大的经济及商业价值。在现代农业中,芝麻产量受虫害影响较大,需要对害虫进行及时、准确、有效地识别,本文基于该方向开发了害虫智能定位与识别系统。主要工作内容和研究成果如下:1.对公开的用于检测任务的害虫数据集Pest24进行筛选,最后选定15种芝麻害虫作为新实验数据命名成Pest15,并从多个角度分析数据集图片的难点。其中22841张图片作为训练集,2539张图片作为测试集,采用4种目标检测算法对该实验数据集进行一个基准实验,根据模型评价指标选用YoloV5s作为后续实验的基准模型。2.通过对Pest15数据集中害虫标注框进行可视化分析,根据数据集中小目标害虫数量占比高这一现象,使用未改进的YoloV5s网络训练会导致小目标害虫在深层特征图中丢失特征,并且在深层特征图中检测小目标害虫会存在太多的背景噪音,导致出现大量漏检和误检的情况。针对该情况在YoloV5s基础上进行改进,提出FF-CBAM-YoloV5s网络模型,为了保留低层特征图中的小目标害虫特征,在三个检测层模块前都会与其他相同尺寸的特征图进行融合,并加入了 CBAM注意力机制模块,最终改进网络的mAP达到79.7%,相比基准模型YoloV5s模型的mAP值提高了 2.8%。与其他主流的目标检测算法相比,本文所提方法在本文构建的Pest15数据集上达到了目前最佳的检测效果,进一步验证了 FF-CBAM-YoloV5s网络模型在农作物害虫检测任务上的有效性。3.为了方便从事农业相关人员的操作,基于PyCharm开发平台,PyQt5框架进行害虫识别系统的开发。最后对害虫识别进行了各项功能和性能的测试。结果表明,论文中提出的害虫检测识别方法和根据该模型构建的可视化检测系统,能够有效完成害虫检测任务,具有一定的实用意义。
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