农业机械学报

作者：林相泽,朱赛华,张俊媛,刘德营

单位：南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,

关键词：稻飞虱;图像分类;迁移学习;Mask R-CNN

基金：国家自然科学基金面上项目(61773216)和江苏省自然科学基金面上项目(BK20171386)

针对当前稻飞虱图像识别研究中自动化程度较低、识别精度不高的问题，提出了一种基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法。首先，根据稻飞虱的生物特性，采用本团队自主研发的野外昆虫图像采集装置，自动获取稻田稻飞虱及其他昆虫图像；采用VIA为数据集制作标签，将数据集分为稻飞虱和非稻飞虱两类，并通过迁移学习在ResNet50框架上训练数据；最后，基于Mask R-CNN分别对稻飞虱、非稻飞虱、存在干扰以及存在黏连和重合的昆虫图像进行分类实验，并与传统图像分类算法（SVM、BP神经网络）和Faster R-CNN算法进行对比。实验结果表明，在相同样本条件下，基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类算法能够快速、有效识别稻飞虱与非稻飞虱，平均识别精度达到0.923，本研究可为稻飞虱的防治预警提供信息支持。

来源：2019年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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