基于深度学习的农田害虫分类和定位

在农业生产中,害虫防治是一项既基础又重要的环节。防治害虫的关键是对害虫种类的识别和定位。因此,我们采用两种目标检测模型结合的深度学习方法,对害虫图像样本进行识别、分类和定位。通过对现有目标检测模型的了解,选择YOLO v5和SSD两种模型,并且以YOLO v5模型为主、SSD模型为辅,建立相关算法和模型。研究流程主要分为数据分析、数据格式处理、数据划分、数据增强、模型训练5个部分。由于各类害虫数量相对较少且数据分布不均衡,肉眼很难识别,我们在所选择的模型中均采取了相应的数据增强的方式。