【摘 要】
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蜜蜂是人类的益友,它不仅为人类提供丰富的珍贵蜂产品,还能很好地维护生态平衡,特别是蜜蜂授粉可使农作物大幅增产。因此蜜蜂养殖业在农业方面具有非常重要的意义,它间接地促进了现代农业的快速发展,是我国的经济体系中重要的有机组成部分。但目前国内在中华蜂蜂箱养殖领域还处于人工养殖阶段,需要蜂农自身实时对蜂箱进行监测,为了响应科技兴农的号召,本研究将深度学习图像识别技术引入该领域。由于蜜蜂有很多天敌,如马蜂、
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蜜蜂是人类的益友,它不仅为人类提供丰富的珍贵蜂产品,还能很好地维护生态平衡,特别是蜜蜂授粉可使农作物大幅增产。因此蜜蜂养殖业在农业方面具有非常重要的意义,它间接地促进了现代农业的快速发展,是我国的经济体系中重要的有机组成部分。但目前国内在中华蜂蜂箱养殖领域还处于人工养殖阶段,需要蜂农自身实时对蜂箱进行监测,为了响应科技兴农的号召,本研究将深度学习图像识别技术引入该领域。由于蜜蜂有很多天敌,如马蜂、蟑螂等,且这些物种在蜂箱巢门处呈现出多尺度多目标的特点,为了识别这些物种,保护蜂群安全,本研究提出了新的多目标多尺度识别算法,即Mini-Efficient Det。本研究对福建省宁德地区中华蜂养殖场蜂箱养殖的巢门处进行实地图像采集,重点针对中华蜂、蟑螂和马蜂三类物种进行图像采集。在此基础上通过图像预处理、生成对抗神经网络和图像增强的方式对数据集进行扩充,最终标注得出总量多达43000张图片的自制数据集。由于巢门处物种存在多尺度多目标的特点,故本研究基于初始的Efficient Det模型进行创新,一方面为了降低模型的内存占比而压缩原模型的Bi FPN层的多次堆叠;另一方面为了解决多目标识别不均衡的问题而加入类别不平衡函数。最后在公共数据集MSCOCO2017的加持下,与深度学习目标识别领域中常见的算法模型进行了精度对比,确定了本研究使用的算法模型,即基于Efficient Net-B7主干网络的Mini-Efficient Det模型。最终采用在MSCOCO 2017数据集下训练好的算法模型,通过迁移学习中的微调方法,在自制数据集中进行二次训练,最终得到中华蜂的识别精度为98.66%,蟑螂的识别精度为95.23%,马蜂的识别精度为94.88%,整体的检测精度均达到了96.26%,满足了本课题的要求,为后期蜂箱物种入侵的监测预警系统做足了算法准备。
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