【摘 要】
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蝶类作为昆虫生物链上重要的一环,其研究对于中国生态环境的保护具有重要意义。虽然国内外学者在昆虫识别上已取得较多成果,但针对蝶类识别的相关研究仍较为缺乏。而且,如何提高图像识别速度与识别精度,仍然是亟需解决的重要问题。因此,本研究基于蝶类图像数据集,使用MobileNet-SSD目标检测方法,对蝶类昆虫进行识别检测,并使用平均精准度(mean Average Precision,m AP)和检测速度
【机 构】
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浙江农林大学 信息工程学院,浙江 临安311300
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蝶类作为昆虫生物链上重要的一环,其研究对于中国生态环境的保护具有重要意义。虽然国内外学者在昆虫识别上已取得较多成果,但针对蝶类识别的相关研究仍较为缺乏。而且,如何提高图像识别速度与识别精度,仍然是亟需解决的重要问题。因此,本研究基于蝶类图像数据集,使用MobileNet-SSD目标检测方法,对蝶类昆虫进行识别检测,并使用平均精准度(mean Average Precision,m AP)和检测速度(Frames Per Second,fps)两个性能指标检验模型效果。结合移动端设备,对蝶类昆虫快速进
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