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基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别研究

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为了实现自然场景下水稻害虫实时精准被识别,构建基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别模型.该模型采用VGG-16卷积神经网络为核心网络结构,根据水稻害虫的个体特征和自然场景,对VGG-16网络的卷积层局部调整,优化主要模型参数,实现水稻害虫的智能识别,其识别的平均准确率是90.7％,实现对沙叶蝉、大螟、斑须蝽、点蜂缘蝽和白背飞虱的准确识别.研究结果显示,采用卷积神经网络技术可以实现自然场景下害虫图像的精准识别,代替人工辨认,提高水稻害虫防治率,实现实时、精准防治的目标.
Research on Intelligent Identification of Rice Pests Based on VGG-16 Convolutional Neural Network

钱蓉、孔娟娟、朱静波、张萌、董伟

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安徽省农业科学院农业经济与信息研究所,安徽合肥230001

水稻 害虫 智能识别 VGG-16 卷积神经网络

安徽省农业科学院团队项目

2019YL56

2020

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2020.48(5)
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