[发明专利]一种基于F-SSD-IV3的作物害虫检测方法有效
| 申请号： | 201910470899.6 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110222215B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 何勇;吴剑坚;曾鸿;许剑 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/58 | 分类号： | G06F16/58;G06F16/51;G06F16/55;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于F‑SSD‑IV3的作物害虫检测方法，包括以下步骤：(1)采集害虫图像，构建一个作物害虫数据库。(2)构建F‑SSD‑IV3目标检测算法，以Inception V3代替VGG‑16作为特征提取器，对于输出的不同尺度的特征图，设计一种特征融合方法对上下文信息进行融合，最后使用Softer NMS微调候选框。(3)在训练时对网络进行了优化，使用数据扩增和增加Dropout层的方法提高检测性能和模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ssd iv3 作物 害虫 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于F‑SSD‑IV3的作物害虫检测方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)采集害虫图像，构建作物害虫数据库；(2)构建F‑SSD‑IV3目标检测算法，利用所述作物害虫数据库内的图像，以Inception V3作为特征提取器，输出的不同尺度的特征图，并对所述的特征图进行特征融合，并使用Softer NMS微调候选框；(3)通过数据扩增和增加Dropout层优化目标检测网络，得到最优的检测模型，用于检测图像中的作物害虫。
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