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申请/专利权人：浙江农林大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法，黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法中，通过步骤S1‑S4，通过采集不同天气环境下的蚜虫图像数据并对图像数据进行标注，将标注后的图像数据按比例划分成训练集、验证集和测试集；建立鳞翅目蚜虫检测模型，将训练集、验证集输入所述鳞翅目蚜虫检测模型进行训练和验证，并得到所述鳞翅目蚜虫检测模型的最优模型参数。本发明的鳞翅目蚜虫检测模型能够用于复杂的田间环境下黄色粘虫板上的鳞翅目蚜虫检测任务，保证识别精度的同时，大大降低模型的复杂度。
主权项：1.一种黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法，其特征在于，所述黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法包括，步骤S1，采集不同天气环境下的蚜虫图像数据并对图像数据进行标注，将标注后的图像数据按7：2：1的比例划分成训练集、验证集和测试集；步骤S2，建立鳞翅目蚜虫检测模型，所述鳞翅目蚜虫检测模型以YOLOv5为基础，采用ShuffleNetv2及CA坐标注意力机制优化模型结构，并基于K-means算法的线性缩放方法优化锚框；步骤S3，将训练集、验证集输入所述鳞翅目蚜虫检测模型进行训练和验证，并得到所述鳞翅目蚜虫检测模型的最优模型参数；步骤S4，利用测试集评估所述鳞翅目蚜虫检测模型识别的准确度，若准确度达到预设阈值，则输出所述鳞翅目蚜虫检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江农林大学 黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法
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