基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计

摘要

【目的】实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律。【方法】使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测。【结果】(1)CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94%以上。(2)该模型对于烟丝、粉尘颗粒等干扰因素具有一定的抗干扰能力,能实现对烟厂烟虫的精确检测,对于小个体烟虫及粘连烟虫也能获得较优的检测结果。【结论】基于CenterNet模型设计的烟虫检测报警系统能准确统计出烟虫数量,为虫情的有效预警与防治提供了保障。