【技术实现步骤摘要】
本申请涉及农作物害虫检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的农作物害虫检测方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、农业生产受到了农作物害虫侵蚀的极大制约，给全球农业经济带来了极大损失。因此，对于害虫的智能检测与信息化防治变得格外重要。而由于害虫数量繁多、外观相似难以辨别，害虫识别主要依靠于农业专家的丰富经验和专业知识，耗时耗力，难以满足全国范围内的大面积害虫检测、识别、预警和绿色生产的需要。随着智慧农业和精细农业的发展，做好农作物害虫的信息化防治必不可少。
2、目前，随着人类对食品和资源需求的不断增长，农业生产变得越来越重要。然而，农作物的病虫害问题仍然是阻碍农业发展的主要瓶颈之一。传统的病虫害监控方式需要大量的时间和人力，且往往只能在病虫害已经对农作物造成了严重损失后才能及时发现。以及传统的目标检测算法的模型较大，运算量多，耗电量高，不利于在太阳能供电的情况下运行，将实时图象从监测设备传输到服务器，导致无线网络的传输成本较高。
3、适应现有技术中的病虫害监控方式需要大量的时间和人力，且往往只...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，确定所述农作物害虫图像中的害虫类别并对其进行标注以得到预设的农作物害虫检测模型的训练集的步骤之后,包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，将所述不同尺度的训练集输入至更新后的农作物害虫检测模型，对所述农作物害虫检测模型进行迭代训练，直至所述农作物害虫检测模型达到收敛状态的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，将所述不同尺...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，确定所述农作物害虫图像中的害虫类别并对其进行标注以得到预设的农作物害虫检测模型的训练集的步骤之后,包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，将所述不同尺度的训练集输入至更新后的农作物害虫检测模型，对所述农作物害虫检测模型进行迭代训练，直至所述农作物害虫检测模型达到收敛状态的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，将所述不同尺度的训练集输入至更新后的农作物害虫检测模型，对所述农作物害虫检测模型进行迭代训练，直至所述农作物害虫检测模型达到收敛状态的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的农作物害虫检测方法，其特征在于，将待检测农作物害虫图像输入至训练好的农作物害虫检测模型，确定所述待检测农作物害虫图像中农作物害虫的类别及位置的步骤，包...
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