基于改进残差网络的园林害虫图像识别

摘要

针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法.首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重.对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9.6个百分点,加权平均分数分别提高16.3、10.8、4.5个百分点.