生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究   总被引：2，自引：2，他引：0  

李禹辰  李非非  李见辉  余飞  徐杰 《世界竹藤通讯》2019,17(3):16

针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5 663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明：模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F₁值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。  相似文献