【摘 要】
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水稻害虫是影响水稻产量的因素之一，准确识别水稻害虫对提高水稻产量具有重要意义，针对水稻害虫识别准确率不高的问题，提出一种基于改进残差网络模型的水稻害虫识别方法。该模型是将动态路由胶囊结构嵌入残差网络深度卷积模型中，代替残差网络的全连接层，首先通过4个残差块得到特征图，将特征图进行胶囊化编码，其次进行层间路由，以减少卷积神经网络（CNN）在输出时丢失的大量信息。对水稻的14类害虫进行识别，并分析不同
【基金项目】
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湖北省技术创新专项（编号：2019ABA101）； 教育部科技发展中心高校产学研创新基金“青苔数智融合”协同创新项目（编号：2020QT08）； 国家民族事务委员会中青年英才培养计划（编号：MZR20007）； 武汉市科技计划应用基础前沿项目（编号：2020020601012267）；
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水稻害虫是影响水稻产量的因素之一，准确识别水稻害虫对提高水稻产量具有重要意义，针对水稻害虫识别准确率不高的问题，提出一种基于改进残差网络模型的水稻害虫识别方法。该模型是将动态路由胶囊结构嵌入残差网络深度卷积模型中，代替残差网络的全连接层，首先通过4个残差块得到特征图，将特征图进行胶囊化编码，其次进行层间路由，以减少卷积神经网络（CNN）在输出时丢失的大量信息。对水稻的14类害虫进行识别，并分析不同参数（学习率、批量大小、激活函数和优化组合）的影响。结果表明，提出的改进残差网络模型的准确率达到77.12%。模型满足水稻害虫图像识别的需求，具有一定的识别准确率及较强的鲁棒性，可为实际农业场景下水稻害虫识别提供可行的方案。
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