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实蝇科昆虫很多种类是世界性的重要检疫性有害生物。实蝇的快速准确识别对于保护国门生物安全、促进我国农产品出口具有重要意义。本研究建立了一种基于深度学习的实蝇图像智能识别方法,针对实蝇科昆虫的翅图像特征,以桔小实蝇、南瓜实蝇、瓜实蝇、具条实蝇4种实蝇(每种250头共1 000头)为例,通过标本制作与图像采集、图像预处理、创建数据集训练物体检测模型等模块不断调整优化实现对实蝇图像的自动识别。结果表明在图像色阶参数90/1/220,通过百度Easy DL平台Paddle Paddle深度学习框架结合Auto Model Search训练图像分类模型,选择超高精度算法、高级训练配置epoch并使用数据增强策略进行模型训练时识别准确率达95%以上。本方法具有操作简单、准确率高、可扩展性强等特性,通过智能手机拍摄待测样本输入系统即可进行准确识别,可应用于果蔬园实蝇监测、出入境口岸实蝇检疫以及昆虫科普教育等场景,并可为其他昆虫自动识别研究提供有益借鉴。 相似文献
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基于深度学习的病虫害智能化识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%~90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%~90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。 相似文献
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近年来, 随着计算机、互联网、物联网、人工智能、传感器、遥感等技术的快速发展, 智能虫情测报灯、智能性诱捕器、昆虫雷达、无人机遥感、卫星遥感、智能识别App等现代智能农作物病虫监测装备及重大病虫害实时智能监测预警系统建设方面取得了比较明显的进步。本文综述了我国近5年在利用光谱遥感、昆虫雷达、图像识别等技术进行农作物病虫害监测预警研究和应用方面取得的重要进展, 分析了各类技术存在的不足与难点, 提出了未来发展的方向, 以期为充分利用空天地多源数据实现农作物病虫害精准预报提供指导。 相似文献
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黑龙江农作物病虫害在线监测管理系统开发与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为加强黑龙江农作物病虫害监测管理能力,依托黑龙江省植检植保站的网格化监测体系,研究开发了适用于水稻、玉米、大豆等主要作物病虫害的基于Web的在线监测管理系统和基于Android智能设备的终端调查系统。终端调查系统主要采用调查任务的模式用于基层监测点农作物病虫害数据的监测上报,在线监测管理系统对监测数据进行统计分析预警,以及对基层监测点的管理。该系统在黑龙江省58个水稻种植区(县)应用,覆盖了全省600个乡村基层监测点。近3年指导水稻防控面积166.8万hm~2。 相似文献
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笔者在援助乍得农业期间,对其处于非洲热带稀疏草原气候下的邦戈尔水稻主产区的旱季水稻病虫害发生进行了部分调查,并在乍得中国雨季水稻试验示范基地进一步观察病虫害的发生,初步掌握了该区域水稻的主要病虫害种类,提出,以"抓种子,控源头"、"防秧田,控本田"、"治小田,保大田"的防治策略,必须以农业预防和生物保护为主,化学防治上宜采用高效低毒类农药。 相似文献
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<正>韭菜生长过程中,常发生的病害有韭菜灰霉病、韭菜疫病、韭菜菌核病、韭菜白绢病、韭菜锈病、韭菜软腐病和韭菜病毒病等,常发生的害虫有韭蛆、葱蓟马等。笔者现介绍韭菜常见病虫害的症状及综合防治技术。 相似文献
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凯里市植保站1997年向市政府提出了要求实施玉米病虫害综合防治的立项报告 ,得到市政府的大力支持。经过2年的实施 ,在各级行政领导及广大农技干部的共同努力下 ,综合配套各项技术、措施 ,完成4013hm2,挽回玉米损失344.74万kg,挽回经济效益369.59万元 ,现将综合治理工作总结如下 :1项目实施结果1.1基本概况全市玉米种植面积3333hm2 左右 ,年推广杂交玉米7万kg,其中育苗移栽2667hm2。1997年市下达玉米病虫害综合防治任务1333hm2,1998年下达任务2667hm2,要求平均667… 相似文献
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为了让农户能够直观了解及掌握常见病虫害的防治信息,帮助农户通过智能手机在农田、果园和茶园等现场方便快捷地获取作物病虫害图文识别要点与科学防治方法,为农户提供在线植保技术服务,本研究采用RESTful Web 服务架构设计,运用HTML5移动Web开发技术,借助微信平台作为用户访问入口,开发了一款跨平台 (android/iOS) 的农药速查软件系统,实现了农药信息查询、病虫害图谱查询及后台数据管理等功能。通过建立农药与病虫害间的关联关系,实现了从农药名称和病虫害名称两个途径查询农药信息;所构建的数据库涵盖了蔬菜、果树、水稻、茶叶及烟草等共30种福建省常规种植作物上的重要病虫害农药防治技术。初步运用验证结果表明,该系统整体实用性和稳定性较好,适合在农村基层推广应用。基于微信平台的农药速查系统能够满足植保新技术普及和应用的需求,可为农户提供简单便捷、对症下药的在线植保科技服务,对提高用户安全施药和科学防控能力、推进农药的增效减量均具有重要意义。 相似文献