基于分层深度学习模型的智慧园林食叶害虫识别方法

摘要

本发明公开了一种基于分层深度学习模型的智慧园林食叶害虫识别方法，包括：获取用于食叶害虫识别的图像数据集，利用Retinex图像增强算法对获取的图像进行预处理，并分成训练集、验证集和测试集；构建分层深度学习模型，其包括两层，第一层具体为在已有的YOLO网络的特征提取模块头部嵌入残差可变形卷积模块；第二层具体为在已有的Faster R‑CNN网络中加入全局激活区域生成网络以及局部激活区域生成网络；利用训练集对分层深度学习模型进行训练，利用验证集对分层深度学习模块进行验证，得到训练好的分层深度学习模型；将测试集输入训练好的分层深度学习模型中，得到食叶害虫识别结果。本发明方法能够实现更为及时和有效的害虫防治工作。