深度神经网络驱动的红火蚁蚁巢远程识别与定位技术

"基于深度神经网络的红火蚁蚁巢远程识别与定位方法与流程" 本文主要探讨了一种基于深度神经网络的红火蚁蚁巢远程识别与定位技术，旨在提高红火蚁防控的效率和准确性，减少人力资源投入，并降低人员被咬伤的风险。红火蚁作为外来入侵物种，对我国的生态环境和农业生产构成严重威胁。传统的防控方法依赖于人工巡查，耗时费力，难以及时发现和处理蚁巢。 针对现有技术存在的问题，本发明提出了一种新的识别与定位方法。该方法首先通过收集大量红火蚁蚁巢的图像，并对图像上的蚁巢位置进行标注，构建YOLOv4深度神经网络模型的训练数据集。YOLOv4是一种实时目标检测系统，以其高效和准确的特性被广泛应用于图像识别任务。 接着，将这些标注过的训练数据输入YOLOv4模型进行训练，得到训练后的模型。此模型能学习并理解蚁巢的特征，从而实现对蚁巢的自动识别。训练好的网络模型随后部署到无人巡检小车上，小车配备有深度相机，能够在高风险区域进行自动巡检。 在实际应用中，无人巡检小车会在可能含有蚁巢的区域移动，深度相机同时捕获图像和深度信息。这些图像输入到训练好的YOLOv4模型中，模型将自动识别出图像中的蚁巢并进行精确定位。这种方法不仅提升了识别效率，还能在远离蚁巢的安全距离内进行操作，避免了人员接触红火蚁的可能性。 通过这种方法，可以实现红火蚁蚁巢的快速、远程识别，对高风险区域进行有效的监控，从而早期发现和防治红火蚁入侵，减轻其对生态环境和农业生产的破坏。此外，该技术的实施还有助于降低人工成本，提升整体防控工作的经济效益和社会效益。