[发明专利]一种基于深度学习的山核桃常见害虫识别方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的山核桃常见害虫识别方法，属于农林害虫识别和分类技术领域，该方法包括以下步骤：采集山核桃害虫样本图像数据；对山核桃害虫样本图像数据进行处理，得到处理后的山核桃害虫样本图像数据集；采用VGG卷积神经网络模型，并对VGG卷积神经网络模型进行优化；利用优化后的VGG卷积神经网络模型进行目标害虫识别分类；基于VGGNet网络结构开发出一套适用于山核桃害虫识别分类方法，可实现常见山核桃害虫的快速识别和分类，可实现自动识别和分类，识别准确率高。

技术领域

本发明属于农林害虫识别和分类技术领域，具体是涉及一种基于深度学习的山核桃害虫识别分类方法。

背景技术

我国是一个农业大国，在农作物的培育过程中每年都会遇到不同种类害虫的侵害，使得作物在产量和质量上不同程度的有所下降，灾害严重时，甚至会导致农作物大面积绝收。准确有效地对昆虫进行分类鉴定和识别是能否及时展开虫害防治、避免造成巨大的农作物经济损失的一个重要前提。昆虫是自然环境中种类最多的动物，其形态多变、纹理丰富识别起来有很大的难度。传统的昆虫分类鉴定工作主要靠昆虫专家或昆虫分类人员根据专业知识和研究经验或参照文献资料来进行识别鉴定的，但即使有专业的知识和丰富的经验也很难避免种类混淆的情况发生，因此，开发一种针对害虫的快速有效的分类识别系将有助于作物害虫的防治，从而促进农业发展，减少经济损失。

山核桃喜光，耐寒，适生于山麓疏林中或腐殖质丰富的山谷。山核桃的果实由于具有极高的营养价值和独特的口感风味，得到了消费者的认可，逐渐成为一种广受欢迎的高档坚果。其生态效益和经济效益显著，发展山核桃产业对生态效益、经济效益和社会效益都能起到积极的推动作用，加快林业产业生产的步伐，调整农业产业结构。

山核桃是集生态和经济效益为一体的生态经济树种，已成为临安、宁国等地农民的摇钱树和致富树。在对山核桃的调查表明，蛀干害虫对山核桃的危害逐年加重，使其幼树受害后枯死，造成山核桃结果量减少，甚至造成大树死亡，造成林农的损失很大。而且山核桃蛀干害虫在发生初期比较隐蔽，不易被发现，一旦发现已造成大面积危害，防治难度很大。蛀干害虫已成为制约宁国市山核桃产区发展的一个重要难题，但有关山核桃的蛀干类昆虫分类专业性强，现有资料也多以文字性描述为主，传统方法分类主要是专家用眼睛观察其结构特征和颜色特征等，需要有扎实的专业知识和丰富的经验，且种类混淆时有发生。因此，及时针对特定种类的害虫展开防治工作，避免造成巨大的林业经济损失，快速准确地判断农作物害虫种类显得非常重要。

随着神经网络模式识别的兴起，基于图像的自动识别技术已成为当前研究领域的热点，昆虫图像识别的研究以获得较大进展，如对昆虫图像的形状和颜色进行特征提取后，利用径向基神经网络完成分类，准确率达96％；建立BP神经网络模型来识别椪柑病虫害，平均准确率达92.67％；引入了基于深度卷积神经网络的储粮害虫图像识别方法，识别精确度方面达97.61％。但上述方法仍然存在缺陷，诸如数据样本量不足，数据预处理复杂，特征提取不足，模型拟合度波动较大。此外，对于一些专门为数据集(包含 1000个类别，超过1000000幅图像)提出的深层网络模型，没有就害虫的特殊性和复杂性来对模型进行优化调整。