【摘 要】
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红脂大小蠹是危害我国北方地区松杉类针叶树种的重大林业入侵害虫,其虫情监测是森林虫害防治的重要环节。传统的人工计数方法已经无法满足现代化红脂大小蠹监测的需求。为自
【机 构】
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北京林业大学信息学院,北京林业大学林学院
【基金项目】
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北京市科技计划项目(Z171100001417005)
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红脂大小蠹是危害我国北方地区松杉类针叶树种的重大林业入侵害虫,其虫情监测是森林虫害防治的重要环节。传统的人工计数方法已经无法满足现代化红脂大小蠹监测的需求。为自动化识别并统计信息素诱捕器捕获的红脂大小蠹,在传统信息素诱捕器中集成摄像头,自动采集收集杯内图像,建立蠹虫数据集。使用K-means聚类算法优化Faster R-CNN深度学习目标检测模型的默认框,并使用GPU服务器端到端地训练该模型,实现了诱捕器内任意姿态红脂大小蠹的目标检测。采用面向个体的定量评价和面向诱捕器的定性评价两种评价方式。实验结果表明
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