【摘 要】
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为了对农田病虫害进行有效的预防和控制，需要进行虫情分析。由于农田害虫的多样性和复杂性，通过人工观察统计的传统害虫监测方式已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。由计算机进行识别的目标检测算法恰好可以解决这一问题。随着目标检测的发展，以卷积神经网络为核心算法的深度学习由于对图片计算效率大幅提升，计算成本也大幅降低，被广泛运用在目标检测识别中。本文通过分析前人对基于深度学习的目标检测算法的
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目（No.202101110006）； 金陵科技学院高层次人才工作启动费资助项目（No.Jit-rcyj-201512）资助;金陵科技学院教育教改研究课题（No.JYJG202124）资助；
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为了对农田病虫害进行有效的预防和控制，需要进行虫情分析。由于农田害虫的多样性和复杂性，通过人工观察统计的传统害虫监测方式已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。由计算机进行识别的目标检测算法恰好可以解决这一问题。随着目标检测的发展，以卷积神经网络为核心算法的深度学习由于对图片计算效率大幅提升，计算成本也大幅降低，被广泛运用在目标检测识别中。本文通过分析前人对基于深度学习的目标检测算法的研究，综合考虑、选取YOLO v5模型，对虫情测报灯所所采集到的对28种害虫进行识别，以便减少农药的滥用和误用，改善农田生态环境。最终识别准确度达到了99.3%。
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