机器学习在昆虫图像自动识别中的应用——综述,Ecological Informatics
机器学习在昆虫图像自动识别中的应用——综述
Ecological Informatics ( IF 5.8 ) Pub Date : 2024-02-23 , DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102539
Yuanyi Gao , Xiaobao Xue , Guoqing Qin , Kai Li , Jiahao Liu , Yulong Zhang , Xinjiang Li
快速、可靠地鉴定昆虫种类对于害虫管理、动物检疫和昆虫资源的有效利用至关重要。传统的形态学分类费时费力，而基于机器学习（ML）的自动图像识别技术可以大大提高效率。机器学习是一种很有前景的自动图像识别方法，包括传统机器学习（TML）和深度学习（DL）。本文概述了基于TML/DL的昆虫图像自动识别过程。我们重点介绍了图像采集、预处理、分割、识别和检测的方法。总结和讨论了基于机器学习的各种昆虫目自动图像识别的应用，重点关注鞘翅目、鳞翅目、膜翅目、双翅目和直翅目。未来，研究人员可以在以下方面进行研究，例如构建可靠的公共大数据集、最大限度地减少摄影的主观影响、深入研究可解释的深度学习、增加对不同昆虫物种的研究等。该综述为昆虫自动识别的发展提供了新的思路，以尽快干预害虫的发生。这不仅可以减少化学污染，还可以为绿色地球做出贡献。
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更新日期：2024-02-23
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