75、农作物昆虫分类与检测及考勤系统的机器学习应用

农作物昆虫分类与检测及考勤系统的机器学习应用

农作物昆虫分类与检测

在农业领域，准确识别和分类昆虫对于农作物的健康生长至关重要。为了获得优化的结果，我们致力于开发混合版本的机器学习算法。

近期研究

近期，研究人员对一些有效的害虫检测和分类的机器学习方法进行了研究。他们提出了一种新的机器学习模型，用于在有公开昆虫数据库的农田中进行害虫检测和分类。为了确定高效准确的机器学习算法，进行了一项实验研究，使用了C4.5决策树、支持向量回归（SVR）、多层感知器（MLP）、线性回归（LR）和k近邻（KNN）分类器等算法。从UCI机器学习库中选取了不同大小的数据集，并考虑了准确性和时间这两个参数来比较模型。

实验结果表明，MLP、SVR和KNN在预测准确性方面表现较高；而在时间消耗方面，SVR、C4.5决策树和线性回归的时间消耗较低。综合考虑这两个参数，MLP在准确性和时间消耗上都表现出色，因此建议使用人工神经网络（ANN）的合适变体。此外，还研究了CNN模型和YOLO系列模型。CNN模型能够从图像输入中提取更高级的特征，而YOLO是一种单阶段目标检测器，能同时满足速度和准确性的要求，并且有多种版本可供选择。

算法	准确性表现	时间消耗表现
MLP	高	低
SVR	高	低