复杂背景下计算机视觉模型害虫识别的比较研究(像素语义分割网络SegNet)

Abstract
农业被认为是世界各国的经济基础，新技术的发展有助于提高收获效率。自动驾驶汽车在农场用于播种、收获和施用农药等任务。然而，任何一个种植园的主要问题之一是害虫和疾病的鉴定，这对害虫控制和维护植物的健康至关重要。本文介绍并比较了三种计算机视觉害虫识别方法:以深度卷积神经网络(DCNN)为基准;层次深度卷积神经网络(HD-CNN)，以提高相似类的预测;和像素语义分割网络(SegNet)。他们被测试了两种栽培，大豆和棉花。SegNet在很大程度上优于两种方法:DCNN、HD-CNN和SegNet的准确率分别为70.14%、74.70%和93.30%。
Keywords—Pixel-wise semantic segmentation, hierarchical
learning, image processing, pest identification, deep learning

I. INTRODUCTION

【1,2,3】在农业机器人领域，在过去的几十年里已经开发了几个用于检查和监测作物的系统[1,2,3]。这些研究开发了一些设备来帮助收割、种植和喷洒肥料或杀虫剂。
【3】在植被监测任务中最常用的设备之一是与多光谱相机[3]相连接的，这是一种能够提供定性农业表征的传感器，有助于监测任务。另一方面，这些传感器需要高投资。一些可替代的可负担得起的传感器是RGB相机，它使监测系统的应用和开发成为可能，但需要能够处理原始图像数据的复杂图像处理算法(例如，有监督的深度学习模型)。

在巴西的棉花和大豆作物中，最常见和最昂贵的问题之一与害虫有关。主要害虫有:大Anthonomus grandis(棉花)、Spodoptera frugiperda(棉花)、Aphis gossypii(棉花)、Helicoverpa armigera(棉花和大豆)、Bemisia argentifolii(棉花和大豆)、Nezara viri

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