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智能虫情测报灯下害虫的精准识别和分类是实现稻田虫情预警的前提,为解决水稻害虫图像识别过程中存在分布密集、体态微小、易受背景干扰等造成识别精度不高的问题,提出了一种基于MS-YOLO v7(Multi-Scale-YOLO v7)轻量化稻飞虱识别分类方法。首先,采用稻飞虱害虫诱捕装置搭建稻飞虱害虫采集平台,获取的稻飞虱图像构成ImageNet数据集。然后,MS-YOLO v7目标检测算法采用GhostConv轻量卷积作为主干网络,减小模型运行的参数量;在Neck部分加入CBAM注意力机制模块,有效强调稻飞虱区别度较高的特征通道,抑制沉冗无用特征,准确提取稻飞虱图像中的关键特征,动态调整特征图中不同通道的权重;将SPPCSPS空间金字塔池化模块替换SPPFS金字塔池化模块,提高网络模型对各分类样本的特征提取能力;同时将YOLO v7模型中的SiLU激活函数替换为Mish激活函数,增强网络的非线性表达能力。试验结果表明,改进后的MS-YOLO v7在测试集上的模型平均精度均值(Mean average precision,mAP)为95.7%,精确率(Precision)为96.4%,召回率(Recall)为94.2%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v7网络模型相比mAP分别提高2.1、3.4、2.3、1.6个百分点,F1值分别提高2.7、4.1、2.5、1.4个百分点。改进后的模型内存占用量、参数量、浮点运算数分别为63.7MB、2.85×107、7.84×1010,相比YOLO v7模型分别缩减12.5%、21.7%、25.4%,MS-YOLO v7网络模型对稻飞虱种间害虫均能实现高精度的识别与分类,具有较好的鲁棒性,可为稻田早期稻飞虱虫情预警提供技术支持。 相似文献
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以傅里叶描述子(FDs)为形状边界的特征识别时,边界点数量(N)是影响其识别精度的唯一不确定参数。为合理选择该参数,以圆、椭圆、稻飞虱前翅边界为研究对象,以复数傅里叶描述子(CFD)、椭圆傅里叶描述子(EFD)为边界特征,以类内相似度、类间相似度为评价指标,对边界点数量影响识别精度的实质进行试验分析和验证。结果表明,边界点数量是以改变类内相似度/圆形边界信息量达到傅里叶描述子识别精度的改变,而且,一次采样的边界点数量N≥64时,CFD可以用较少的重采样的边界点数量(N≥16)来描述边界的整体形状;一次采样和重采样的边界点数量对EFD的识别精度均有影响,该描述子需要较多的边界点数量(N≥128)来表达边界的细节信息,尤其适用于边界形状极其相似的场合。 相似文献
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<正>水稻二化螟、稻纵卷叶螟和稻飞虱是危害水稻的三种主要害虫,特别是迁飞性害虫稻纵卷叶螟和稻飞虱,近年来危害日趋严重。眼下正是水稻生产中防治虫害的关键时期,如何选择既高效安 相似文献
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<正>每年6、7月份是我国杀虫剂销售和使用的旺季,可今年6、7月份我国杀虫剂市场较为平淡,旺季不旺。主要原因是我国大部分地区水稻、棉花、玉米等作物虫害轻发,导致杀虫剂市场低迷。广东、广西、江西、湖南等省稻飞虱较重,但二化螟和稻纵卷叶螟较轻微。目前早稻已收 相似文献
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稻飞虱是水稻的主要害虫之一,发生普遍,为害严重。在此虫的防治上,农户每年要花费大量的人力、物力和时间,但仍然难以达到理想的防治效果。为了开发新一代超高效稻飞虱防治药剂,特将南京第一农药厂生产的10%吡虫啉可湿性粉剂与另外几种药剂进行药效对比,现将试验结果总结如下: 相似文献
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