【摘要】：在我國糧庫的害蟲防治過程中,如何對殺蟲效果進行評估,以提高防治措施的有效性和經(jīng)濟性,是亟待解決的一個問題。目前我國糧庫是通過磷化氫等熏蒸藥劑進行熏蒸殺蟲,從而達到防治害蟲的目的。但是對于熏蒸效果的評定,是通過進行多次人工抽樣的方式監(jiān)測熏蒸過程中害蟲的死亡情況,這種方式雖有一定的效果,卻難以保障糧庫工作人員的安全以及監(jiān)測的實時性�；诖�,糧庫急需一種能夠實時在線、自動監(jiān)測熏蒸過程中害蟲存活情況的方法。目前,我國一些糧庫已經(jīng)安裝了高性能的儲糧害蟲圖像采集裝置,這些采集裝置可以拍攝視頻數(shù)據(jù),收集糧庫在熏蒸殺蟲的過程中害蟲的死亡情況。在這種條件下,可以設計一種內(nèi)置圖像采集裝置的蟲籠使熏蒸氣體透過。首先將活蟲放置于蟲籠中,并將蟲籠放置于熏蒸的糧倉中,然后通過蟲籠中放置的圖像采集裝置拍攝蟲籠中害蟲存活過程的視頻,之后將視頻上傳到后臺系統(tǒng)后利用計算機視覺法對視頻中害蟲的死、活情況進行自動判別。在此設想下,本文提出了一種基于視頻檢測的儲糧害蟲死活評估算法,用來監(jiān)測殺蟲過程中害蟲死亡的具體數(shù)量變化情況,從而達到實時監(jiān)測熏蒸過程中儲糧害蟲死亡數(shù)量變化情況的目的。為了研究基于視頻檢測的儲糧害蟲死活評估算法,本文在實驗室的環(huán)境里拍攝害蟲死亡過程的視頻,建立視頻數(shù)據(jù)集用于檢測模型的訓練,通過這種方式為實際糧倉內(nèi)害蟲死活情況的監(jiān)測完成算法上的準備。本文算法的核心是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雙流法網(wǎng)絡,綜合圖像目標檢測算法和兩幀差分法進行識別,實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)中害蟲的定位與識別。測試結果表明本文提出的算法可有效檢測儲糧害蟲的死活情況,檢測平均正確率可以達到89.9%。本文主要完成的研究工作如下:1.本文通過Superyes攝像頭和小米手機自帶相機進行視頻數(shù)據(jù)的拍攝,建立起一個儲糧害蟲死亡過程的視頻數(shù)據(jù)集,在人工標記、數(shù)據(jù)擴充和數(shù)據(jù)預處理等流程后,將數(shù)據(jù)集應用于雙流法神經(jīng)網(wǎng)絡的視頻檢測算法中。2.本文實現(xiàn)了基于雙流法神經(jīng)網(wǎng)絡的視頻檢測算法,從而達到檢測害蟲存活情況的目的。其中對于雙流法視頻檢測算法的研究包括:雙流法視頻檢測的流程設計、雙流法視頻檢測網(wǎng)絡中空間流網(wǎng)絡和時間流網(wǎng)絡的設計、害蟲的空間特征和運動特征的最佳融合方式和融合位置。3.本文在得到害蟲視頻目標檢測結果的基礎上,將簡單的在線和實時跟蹤算法(SORT)應用于害蟲的多目標跟蹤任務上,實現(xiàn)了對儲糧害蟲的多目標跟蹤,更清晰地展現(xiàn)害蟲的存活情況,從而對雙流法視頻目標檢測的檢測結果進行驗證。
【圖文】：

圖２－２所示為數(shù)據(jù)擴充生成的圖逡逑像

在原始的神經(jīng)網(wǎng)絡中，未加入激活函數(shù)時，神經(jīng)網(wǎng)絡只樣將導致神經(jīng)網(wǎng)絡無法完整的描述數(shù)據(jù)的分布情況。為了解卷積層中加入一種非線性的激活函數(shù)，就可以將線性的擬合擬合函數(shù)，用以解決分類任務中線性不可分的問題。激活函式３－２所示：逡逑Ａ＼，ｊ，ｋ邋＝深度學習算法中，常見的激活函數(shù)包括Ｓｉｇｍｏｉｄ、Ｔａｎｈ、現(xiàn)之前，Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)和雙曲正切函數(shù)Ｔａｎｈ通常用作激勵函下面將更詳細地描述Ｒｅｌｕ激活函數(shù)，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)比Ｓｉｇｍｏｉｄ和Ｔａｎｈ函數(shù)訓練速度更快，，這是由于它非決定的。而且相比于Ｓｉｇｍｏｉｄ和Ｔａｎｈ函數(shù)復雜的對數(shù)形式單的線性函數(shù)的激活來實現(xiàn)參數(shù)的變化，大大的加快了運算經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度。Ｒｅｌｕ激活函數(shù)的表達式如下式３－３所示：逡逑ｆ邋＝邋ｍａｘ邋（ｗｘ，邋０）Ｒｅｌｕ激活函數(shù)示意圖如下圖３－１所示。邐逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;S379.5

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本文編號：2630536