Övervakning av antalet skadeinsekter är en viktig komponent i feromonbaserade system för bekämpning av skadedjur. I detta dokument föreslår vi en automatisk detektionspipeline baserad på djup inlärning för att identifiera och räkna skadedjur i bilder tagna i fältfällor. Applied to a commercial codling mal dataset, vår metod visar lovande prestanda både kvalitativt och kvantitativt. Jämfört med tidigare försök att upptäcka skadedjur använder vi ingen skadedjursspecifik teknik som gör det möjligt för den att anpassa sig till andra arter och miljöer med minimal mänsklig ansträngning. Det är möjligt att implementera på parallell hårdvara och därför kan installeras i miljöer där realtid prestanda krävs.
Ding och Taylor REF utvecklade en automatisk detektionsrörledning baserad på djup inlärning för att identifiera och räkna skadeinsekter i bilder tagna inuti fältfällor.
Automatic Moth Detection from Trap Images for Pest Management
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}