刘凯旋;黄操军;李亚鹏;佟尚谕

黑龙江八一农垦大学信息与电气学院

级联R-CNN;水稻害虫;空间金字塔池化;图像分类;

为了解决水稻害虫识别目标小而导致算法识别精度相对较低的问题,通过多种优化算法改进级联R-CNN的结构,提出了一种基于级联R-CNN的水稻害虫检测算法。首先通过特征金字塔优化提取的小目标特征,其次用ROI Align替换特征提取模型中的ROI池化,减少小目标特征的丢失,最后用Soft-NMS减少重叠目标对小目标丢失的影响。实验表明,该方法能够有效的识别和检测复杂背景下的水稻害虫,且多种害虫准确率平均值mAP达到94.15%。