【摘 要】
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对农作物害虫种类和数量进行有效的预测是农作物病虫害防治的关键环节,因此基于捕获害虫的样本图片对农作物害虫进行准确的种类识别可以为病虫害的防治提供一定的先验知识.由于农作物害虫种类和形态的多样性及不同种类害虫颜色和纹理的相似性,增加了害虫分类识别的难度.为提高害虫图像识别的准确率,提出了一种基于深度学习和稀疏表示相融合的方法来进行害虫的检测分类识别,进而实现对农作物病虫害的有效防治.该算法首先利用高
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475004河南大学地理学博士后科研流动站,河南开封475004;河南大学计算机与信息工程学院,河南开封,475004;
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对农作物害虫种类和数量进行有效的预测是农作物病虫害防治的关键环节,因此基于捕获害虫的样本图片对农作物害虫进行准确的种类识别可以为病虫害的防治提供一定的先验知识.由于农作物害虫种类和形态的多样性及不同种类害虫颜色和纹理的相似性,增加了害虫分类识别的难度.为提高害虫图像识别的准确率,提出了一种基于深度学习和稀疏表示相融合的方法来进行害虫的检测分类识别,进而实现对农作物病虫害的有效防治.该算法首先利用高效的深度学习caffe框架来构建提取害虫特征的网络模型,然后利用该网络模型来提取训练害虫样本的特征向量,
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