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农业害虫自动识别与监测技术

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随着计算机和互联网技术的发展,信息技术已被广泛地应用于植物保护领域,推动农业害虫的监测走向信息化、智能化和精准化.我们综述了农业害虫自动识别与监测技术的最新研究进展,分析了各种技术的特点与优势.这些技术均需要特定的设备获取农业害虫及其生境的信息,提取昆虫信息特征,并利用这些特征进行昆虫种类的识别与计数,达到害虫监测的目的.图像识别技术适合于自动识别与监测栖息于作物表面的害虫,昆虫雷达(厘达或激光雷达)技术特别适合于自动识别与监测高空中飞行的害虫,而声音识别技术在自动识别与监测隐蔽害虫方面具有优势.最近发展起来的基于深度学习的害虫识别方法避免了传统的手工设计特征方法,提高了害虫识别的鲁棒性,展示了一旦建立完整的昆虫信息库就可以实现害虫自动识别与监测的可能;这给昆虫学家提出了一个艰巨的任务,即鉴定和正确标识机器学习所需的大量的昆虫信息.
Automatic identification and monitoring technologies of agricultural pest insects

封洪强、姚青

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河南省农作物病虫害防治重点实验室,农业部华北南部作物有害生物综合治理重点实验室,河南省作物保护国际联合实验室,河南省生物农药工程研究中心,河南省农业科学院植物保护研究所,郑州 450002

浙江理工大学信息学院,杭州 310018

农业害虫 监测技术 图像识别 声音识别 昆虫雷达 深度学习

河南省重大科技专项

171100110600-03

2018

植物保护
中国植物保护学会 中国农业科学院植物保护研究所

植物保护

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.004
ISSN：0529-1542
年,卷(期)：2018.44(5)
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