基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵昆蟲識別研究

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摘要：現(xiàn)有昆蟲相關(guān)識別算法識別種類較少，缺少針對數(shù)量龐大種類眾多的入侵昆蟲分類識別算法，難以為入侵昆蟲綜合系統(tǒng)的識別功能提供穩(wěn)定高效的技術(shù)支持。該研究對31類入侵昆蟲圖像進行數(shù)據(jù)采集，并對圖像數(shù)據(jù)進行處理與數(shù)據(jù)集劃分，基于四種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型DenseNet121、MobileNetV3、ResNet101和ShuffleNet對其進行訓(xùn)練測試分析討論。（剩余13222字）