基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法

针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。     

基于IFSSD卷积神经网络的柚子采摘目标检测模型

为了解决柚子采摘时传统水果检测模型对于小目标柚子漏检和将叶子误检为膨大期柚子的问题,设计了一种改进的特征融合单镜头检测器(Inception V3-feature fusion single shot-multibox detector,IFSSD)。该检测器以特征融合单发多盒探测器(Feature fusion single shot-multibox detector,FSSD)为基础检测器,以改进的Inception V3网络作为骨干网络代替超深度卷积神经网络(Very deep convolutional networks 16,VGG16),从而提高了计算效率,同时使用Focal Loss损失函数代替Multibox Loss损失函数,进而改善了由于正负样本不平衡导致的检测器误检情况。对测试数据集进行检测,结果表明,该模型的检测准确率为93. 7%(IoU大于0. 5),在单个NVIDIA RTX 2060 GPU上每幅图像检测时间为29 s。本文模型可以实现树上柚子的自动检测。