农田害虫图像识别研究论文

因此研究新的害虫识别、测报方法势本文在中科院模式识别国家重点实验室开放课题基金与河南省自然科学基金项目的资助下，以河南省植保站和郑州市植保站为实

然而传统的机器学习算法更适用于小样本的研究实验中, 在农业病虫害图像识别的复杂场景和大量数据的情况下, 基于卷积神经网络的深度学习模型往往能取得更优的效果.深度学习的

计 算 机 系 统 应 用 2011 年 第 20 卷 第 6 期 基于计算机视觉的农作物病虫害识别研究现状① 邹修国 (南京农业大学 工学院，南京 210031) 摘 要：农作物病害虫

华北水利水电学院硕士学位论文基于图像识别的农田害虫分类识别研究姓名：张孝远申请学位级别：硕士专业：水利水电工程指导教师：邱道尹0070501基于图像识

摘要 农作物害虫的精准识别是害虫预报及防控的重要前提,图像识别法以高效率、低成本、易操作等优势,成为近年来害虫防治工作的研究热点和主要技术手段。鉴于害虫图像识别在虫害诊断

本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络

由于传统的农业病虫害识别方法都需要耗费较大的人力、物力、财力,使用大量的时间,却不一定能够正确识别出害虫的种类、位置,盲目喷洒农药导致产量降低,环境污染。所以,本研究希望能

2.2国内研究现状 我困在20世纪90年代初,邱道了+【51带领的图像识别课题组即提出了基于图像识别的害虫在线检测的新方法。该方法主要是利用害虫的颜色、形态学等特征,运用机器

针对农田害虫图像的识别, 已经有一些方法进行实现,他们往往是基于传统的图像处理技术实现。谢成军[4]提出一 种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。

鉴于害虫图像识别 在虫害诊断中的巨大潜力，回顾害虫图像识别方法的发展历程，阐述由室内环境下的识别走向自然环境的研究进展，分析传统方法与深度学习的优