摘要
文章针对目前大棚蔬菜害虫危害较大,在其危害蔬菜前难以被发现且检测人力成本高的问题,提出了基于YOLOv5深度学习视觉检测,结合嵌入式设备及高清晰度工业摄像头,对大棚内作物害虫进行识别检测的方法.利用CMOS等高清设备对害虫生活拍摄图像,通过爬虫获取网络数据,并配合双边滤波等多种算法对图像处理,将所得综合结果作为模型训练数据集及测试集,便于模型训练.试验测试结果表明:所得模型检测速度较快,精确率较高,成功实现了机器辅助人工对害虫识别检测,为解决查杀害虫解决方案提供相关经验借鉴.
基金项目
成都市科技项目(2019-YF05-00203-SN)
NETL
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