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An Automated Light Trap to Monitor Moths (Lepidoptera) Using Computer Vision-Based Tracking and Deep Learning

机译：一种自动化的光陷阱，用于使用基于计算机视觉的跟踪和深度学习来监测飞蛾（Lepidoptera）

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Kim Bjerge; Jakob Bonde Nielsen; Martin Videbæk Sepstrup; Flemming Helsing-Nielsen; Toke Thomas Høye;
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年度 2021
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1. How differences in the settling behaviour of moths (Lepidoptera) may contribute to sampling bias when using automated light traps [J] . Mirko W?LFLING, Mira C. BECKER, Britta UHL, European journal of entomology . 2016,第1期

机译：飞蛾（Lepidoptera）的沉降行为如何差异可能在使用自动光陷阱时有助于采样偏差
2. Gypsy Moth (Lepidoptera: Lymantriidae) Flight Behavior and Phenology Based on Field-Deployed Automated Pheromone-Baited Traps [J] . Tobin Patrick C., Klein Kenneth T., Leonard Donna S. Environmental Entomology . 2009,第6期

机译：基于现场部署的自动信息素诱饵陷阱的吉普赛蛾（鳞翅目：Lymantriidae）飞行行为和物候
3. Using pheromone traps for the detection and monitoring of the seasonal flight of the vine bud moth Theresimima atnpellophaga (Bayle-Barelle, 1808) (Lepidoptera: Zygaenidae, Procridinae) in Serbia [J] . ANA NAHIRNIC, SONJA PETROVIC, ZORAN KRIVOSEJ, Entomologist's Gazette . 2015,第3期

机译：使用信息素诱捕器检测和监测塞尔维亚的葡萄芽蛾的季节飞行Theresimima atnpellophaga（Bayle-Barelle，1808年）（鳞翅目：Zygaenidae，Procridinae）
4. Vision-based Object Classification using Deep Learning for Inventory Tracking in Automated Warehouse Environment [C] . Anubhav D. Patel, Abhra R. Chowdhury International Conference on Control, Automation and Systems . 2020

机译：基于视觉的对象分类使用深度学习在自动仓库环境中的库存跟踪
5. Population estimation via pheromone traps and establishment of a damage threshold for the Nantucket pine tip moth, Rhyacionia frustrana (Comstock) (Lepidoptera: Tortricidae), in the Georgia Piedmont. [D] . Asaro, Christopher. 2001

机译：通过信息素诱捕器进行种群估计，并为佐治亚州皮埃蒙特的楠塔基特松尖蛾（Ryyacionia frustrana（Comstock）（鳞翅目：Tortricidae））建立损伤阈值。
6. An Automated Light Trap to Monitor Moths (Lepidoptera) Using Computer Vision-Based Tracking and Deep Learning [O] . Kim Bjerge, Jakob Bonde Nielsen, Martin Videbæk Sepstrup, 2021

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7. An automated light trap to monitor moths (Lepidoptera) using computer vision-based tracking and deep learning [O] . Kim Bjerge, Jakob Bonde Nielsen, Martin Videbæk Sepstrup, 2020

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8. Learning-based Nonlinear Model Predictive Control to Improve Vision-based Mobile Robot Path Tracking. [R] . Ostafew, C. J., Collier, J., Schoellig, A. P., 2015

机译：基于学习的非线性模型预测控制改进基于视觉的移动机器人路径跟踪。

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