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一种基于Faster-RCNN的棉花虫害识别与统计方法

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棉花是我国重要的经济作物,其在生长过程中极易受虫害影响.因此,准确识别棉花害虫并确定其危害程度,为化学防治提供依据意义重大.文章设计了一种基于Faster-RCNN模型的棉花虫害识别方法,并统计其类型和数量参数.试验结果表明:与CNN+RCNN模型相比,单RCNN模型耗时长,且准确率低.该研究工作可为智能化虫害识别系统的开发提供一定的方法基础.
A Method for Cotton Pests Identification and Statistics Based on Faster-RCNN

deep learningFaster-RCNNimage recognitioncotton pestsstatistical analysis

王曾龙、蒋勇勇、彭海峰、杨钰、段元梅、郭宜娟、王林惠

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湖南科技学院智能制造学院,湖南 永州425199

深度学习 Faster-RCNN 图像识别 棉花害虫 统计分析

永州市指导性科技计划

2021-YZKJZD-007

2023

大众科技
中国科技开发院广西分院

大众科技

影响因子：0.329
ISSN：1008-1151
年,卷(期)：2023.25(5)
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