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当前农业害虫综合防治中,农业害虫检测主要通过专业人员手动收集和分类实地样本,这种手动分类方法既昂贵又耗时。现有的通过计算机实现的自动农业害虫检测对害虫所处背景环境的要求较高,并且无法实现农业害虫的定位。针对这些问题,文中基于深度学习的思想,提出了一种新的农业害虫自动检测方法,它由区域提取网络和Fast R-CNN两个部分组成。区域提取网络在任意大小且背景繁杂的图像上的某一个或多个区域进行特征提取,得到农业害虫的初步位置候选区;将农业害虫的初步位置候选区作为Fast R-CNN的输入,Fast R-C