基于计算机视觉技术的微小昆虫自动计数研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的微小昆虫自动计数研究

详 情 说 明

在农业生态监测和害虫防治领域，微小昆虫的快速精准计数一直是项具有挑战性的任务。传统依赖人工显微镜观察的方式效率低下且容易产生主观误差，而基于计算机视觉的自动化计数技术为解决这一问题提供了新思路。

核心实现逻辑通常包含以下关键环节：首先通过高分辨率成像设备采集昆虫样本的显微图像，随后利用图像预处理技术（如高斯滤波或形态学操作）消除噪声并增强目标特征。针对微小昆虫与背景对比度低的特点，可采用基于深度学习的语义分割模型（如U-Net变体）区分目标区域，或使用改进的YOLO系列算法实现端到端的多目标检测。对于密集重叠的昆虫群，研究者常引入分水岭算法或轮廓分析进行实例分割。最终通过连通域分析或检测框回归结果输出统计数量。

该技术的创新点在于结合轻量化网络设计与迁移学习，解决小样本数据下的模型泛化问题。未来可向三维成像计数和实时监测系统方向发展，为智慧农业提供更高效的生物量评估工具。