在Apolygus lucorum和Empoasca spp.的图像检测模型构建中. 基于改进的YOLOv5的基础上
Bo Xiong1, Delu Li1, Qi Zhang1
1State Key Laboratory of Crop Stress Biology for Arid Areas, Key Laboratory of Plant Protection Resources and Pest Management of Ministry of Education, Key Laboratory of Integrated Pest Management on the Loess Plateau of Ministry of Agriculture and Rural Affairs, College of Plant Protection, Northwest A&F University, Yangling, China.
一个新的深度学习模型,YOLOv5s_HSSE,准确地检测和计数Apolygus lucorum和Empoasca spp. 在粘性陷上,为传统的害虫监测方法提供了有效的替代方案.
科学领域:
- 农业昆虫学 农业昆虫学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
背景情况:
- 它们是Apolygus lucorum和Empoasca spp. 是重要的农作物的害虫,如基维.
- 传统的害虫监测是昂贵的,劳动密集型,容易出现错误.
- 现有的深度学习方法难以准确识别这些害虫.
研究的目的:
- 开发一种用于检测和计数Apolygus lucorum和Empoasca spp.的自动化方法 使用深度学习.
- 引入一种新的YOLOv5s_HSSE模型,用于在粘贴卡片陷上增强病虫识别.
主要方法:
- 收集了1502张来自果园的图像数据集.
- 在YOLOv5s模型中修改了Hard swish激活,SIoU Loss和挤压激发注意力机制,以创建YOLOv5s_HSSE.
- 该模型在收集的图像数据库上进行了训练和评估.
主要成果:
- 该YOLOv5s_HSSE模型实现了95.9%的平均精度和93.9%的回忆率.
- 该模型展示了每秒155的高处理速度.
- 性能指标超过了其他单阶段深度学习模型,如SSD,YOLOv3和YOLOv4.
结论:
- YOLOv5s_HSSE模型提供了一种准确有效的自动化方法,用于识别和计数Apolygus lucorum和Empoasca spp.
- 这种深度学习方法在害虫检测和监测方面取得了重大进展.
- 该研究强调了深度学习在农业害虫管理中的更广泛应用的潜力.
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