7、深度学习在农作物害虫分类中的应用

深度学习在农作物害虫分类中的应用

在农业领域，害虫对农作物的产量和质量构成了严重威胁。例如，芒果种植中，芒果害虫的侵袭会导致产量大幅下降，研究表明果蝇对芒果产量的影响可使产量降低 24% - 60%。而在水稻种植中，也面临着各种有害和有益害虫的识别与防治问题。借助深度学习技术进行害虫分类，能够帮助农民及时采取措施，减少损失。

水稻害虫识别中的深度学习应用

在水稻害虫识别方面，采用了基于区域的 Faster R - CNN 方法，其中深度卷积神经网络（CNN）与区域提议网络（RPN）相连。研究中使用了三种不同的 CNN 模型：VGG - 16、ResNet - 101 和 MobileNet 来检测水稻害虫。

非有益害虫	VGG - 16（准确率 %）	ResNet - 101（准确率 %）	MobileNet（准确率 %）
Gandhi 虫/稻蝽	94.18	98.56	97.48
褐飞虱	98.99	98.75	98
稻绿叶蝉	90.2	94	93