发明 一种基于深度学习的害虫检测方法
光学检测 食品安全 虫害防治 （光学检测 虫害防治） 4人
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/084 G06Q50/02
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的害虫检测方法，主要应用于粮仓害虫的检测。通过轻量化SSD中的VGG16模型，并减少对应卷积核、池化核和特征图的维数，修改特征层，另外在损失函数中加入用于分类和回归任务的加权target，使用标记的粮仓害虫图片进行训练，将训练完成的模型对害虫进行检测。本发明可由低到高的多层次特征学习，并优化了模型训练的收敛速度，平衡了正负样本数量，提高了训练效率，快速实现高精度的粮仓害虫检测。
