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基于改进ResNet50的草原蝗虫种类智能识别APP系统

文献类型： 中文期刊

作者： 甄又陈;王佳宇;王宁;刘升平;林克剑;李艳艳

作者机构：

关键词： 草原蝗虫;监测;深度学习;注意力机制;改进ResNet50

期刊名称：中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 05 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为解决草原蝗虫在防控调查中识别困难、时效低下、准确率低等问题，提出基于改进ResNet50的蝗虫种类智能识别APP系统。以移动端设备在不同环境下拍摄的4 454张不同种类的蝗虫图片为基础，采用Adam优化器与余弦退火的学习率退火方式于GoogLeNet、ALexNet、VGGNet16、ResNet34、ResNet50、MobilenetV3六种分类模型训练成果对比下，挑选最优网络。加入注意力机制，提升模型准确率，又以改进后的网络为识别模型对其进行后续的端口接入与前端的平面设计，最终形成蝗虫识别APP。试验表明：改进后的模型平均准确率提升至98.9%;测试集中的准确率为96.6%,比改进前提高7%。该蝗虫识别APP系统可安装至移动端设备，以确保蝗虫调查时准确把握蝗虫发生的详细信息。

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