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基于深度学习的近地面草原鼠洞识别计数关键问题研究与应用

文献类型： 中文期刊

作者： 郭秀明;王大伟;刘升平;诸叶平;刘晓辉;林克剑;王佳宇;李非

作者机构：

关键词： 目标检测;草原生态;机器视觉;鼠洞;YOLOv3模型;YOLOv4模型

期刊名称：浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 鼠洞密度可用于评估草原鼠害发生程度。在近地面鼠洞图片采集与识别中，图像分辨率和拍摄倾角是影响时效性和识别性能的关键因素。为此，设计了带有倾角传感器的图像采集装置，在锡林郭勒草原采集2 325张鼠洞图片并进行手工标注，对比分析了3种图片输入尺寸（416 pixel×416 pixel、608 pixel×608 pixel、1 024 pixel×1 024 pixel）、4类拍摄倾角（21°、32°、41°、51°）、2种目标识别模型（YOLOv3和YOLOv4）对识别性能的影响。结果表明：采用YOLOv4模型在输入图片尺寸为416 pixel×416 pixel时能取得最优的性能。当拍摄倾角为41°时，识别性能最优；当拍摄倾角为32°时，识别性能最差。与近3年发表的鼠洞识别方法进行对比分析，验证了本文方法的性能先进性。研究结果可为草原鼠害的智能化监测提供技术支撑。

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