基于深度学习的害虫图像识别与分类方法研究

摘要

害虫侵扰一直是农业生产中回避不了的问题,每年都会造成巨大的经济损失。为了能够有效地预防和控制病虫害问题,需要实现对农田害虫的快速、准确识别,对此提出了一种基于深度学习的农田害虫识别方法,可按照害虫特征区分二化螟、白背飞虱、褐飞虱属、八点灰灯蛾、蟋蟀等多种害虫类别。一阶段对害虫数据集进行分析校正,加入图像整理、剪切等操作,合理划分数据集,添加一系列数据增强处理,进行农田害虫的训练检测。二阶段为增加数据集规模,使用EfficientNet网络对未标注图片进行识别分类,得到伪标签后继续半监督学习。最后,将分类的验证集和训练集合并,做进一步训练加强。实验结果表明,该模型对相关害虫识别效率高,识别效果好,可移植性强,可为农作物害虫的高效快速检测提供参考。