基于深度学习的实蝇图像智能识别方法的建立

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实蝇科昆虫很多种类是世界性的重要检疫性有害生物。实蝇的快速准确识别对于保护国门生物安全、促进我国农产品出口具有重要意义。本研究建立了一种基于深度学习的实蝇图像智能识别方法,针对实蝇科昆虫的翅图像特征,以桔小实蝇、南瓜实蝇、瓜实蝇、具条实蝇4种实蝇(每种250头共1 000头)为例,通过标本制作与图像采集、图像预处理、创建数据集训练物体检测模型等模块不断调整优化实现对实蝇图像的自动识别。结果表明在图像色阶参数90\1\220,通过百度Easy DL平台Paddle Paddle深度学习框架结合Auto
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