林業(yè)鉆蛀性害蟲生活隱蔽、對(duì)寄主的危害時(shí)間長(zhǎng)且危害性較為嚴(yán)重,早期受害狀難以察覺,但擴(kuò)散速度快且極易爆發(fā)成災(zāi),在中后期可以通過外部損害特征進(jìn)行蟲情判斷,但往往已經(jīng)造成無法挽回的損失。目前多采用人工觀察或遙感圖像的方式在成蟲期對(duì)蛀干害蟲進(jìn)行監(jiān)測(cè),大量消耗人力、物力和財(cái)力,無法在蟲害發(fā)生早期實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警�；诖�,本文探索了基于深度學(xué)習(xí)的鉆蛀性害蟲聲音識(shí)別,針對(duì)無噪和含噪兩種蟲聲數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)識(shí)別模型和降噪模型實(shí)現(xiàn)了蟲聲識(shí)別和降噪,探索真實(shí)環(huán)境下害蟲自動(dòng)識(shí)別預(yù)警的可能性。一方面,本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了四個(gè)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種Insect Frames＿1-4,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取不同維度的鉆蛀振動(dòng)特征,并對(duì)比了平均池化降維對(duì)特征提取及鉆蛀振動(dòng)識(shí)別效果的影響;本文分別提取對(duì)數(shù)梅爾聲譜和小波包分解譜圖作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,對(duì)比不同網(wǎng)絡(luò)輸入對(duì)識(shí)別效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)數(shù)梅爾聲譜更適用于鉆蛀性害蟲的聲音識(shí)別任務(wù);Insect Frames＿1-4利用對(duì)數(shù)梅爾聲譜進(jìn)行識(shí)別的精度均達(dá)到90%以上,在CPU上平均識(shí)別時(shí)間為0.1s-1.3s;其中,最佳模型Insect Frames＿2識(shí)別精度達(dá)到95.83%。另一...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 害蟲聲音監(jiān)測(cè)
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
        1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的聲音識(shí)別
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 組織結(jié)構(gòu)
2 數(shù)據(jù)集獲取與建立
    2.1 實(shí)驗(yàn)材料與設(shè)備
    2.2 鉆蛀振動(dòng)錄音
    2.3 本章小結(jié)
3 鉆蛀性害蟲識(shí)別
    3.1 鉆蛀振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理
        3.1.1 有效片段提取
        3.1.2 蟲聲信號(hào)特征提取
    3.2 基于Insect Frames的鉆蛀振動(dòng)識(shí)別
        3.2.1 Insect Frames識(shí)別模型
        3.2.2 害蟲聲音識(shí)別流程
        3.2.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.3 基于GMM的鉆蛀振動(dòng)識(shí)別
    3.4 基于Res Net18 的鉆蛀振動(dòng)識(shí)別
    3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
    3.6 討論與分析
    3.7 本章小結(jié)
4 蟲聲降噪識(shí)別
    4.1 數(shù)據(jù)集加噪
    4.2 蟲聲降噪方法
    4.3 結(jié)果與分析
        4.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.2 結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
導(dǎo)師簡(jiǎn)介
獲得成果目錄
致謝



本文編號(hào)：3809228