Android系统下储粮害虫图像识别软件设计：Resnet模型与本地识别

本文主要探讨了基于Android系统的储粮害虫图像识别软件的设计与实现，由赵彬宇和周慧玲两位作者共同完成，他们在北京邮电大学自动化学院进行研究。这项研究的目标是利用Android平台开发一款能够有效识别储粮害虫图像的应用，以提高粮食储存过程中的虫害监控效率。 研究的核心技术是采用网络参数较少的ResNet模型，这是一种深度学习架构，特别适合处理图像识别任务。通过训练，这款软件能够准确识别6类共10种主要的储粮害虫图像，实现了大约90%的平均识别准确率。这在实际应用中意味着能快速、准确地对储粮环境中的害虫进行分类，对于粮库管理人员和农户来说，无疑提供了重要的辅助工具。 软件的设计过程中，重点在于将训练好的算法转换为TensorFlowLite格式，以便于移植到Android设备上，如智能手机。这样做的好处是能够在本地进行图像识别，无需依赖互联网连接或服务器性能，显著降低了识别过程中的延迟和不确定性。这对于网络不稳定或者地理位置偏远的区域尤为有利，确保了虫情监测的实时性和可靠性。 关键词包括"虫情监测"、"储粮害虫"、"图像识别"以及"ResNet算法"和"Android"，这些词汇揭示了论文的核心关注点和技术背景。文章的中图分类号TP311.1表明其属于计算机科学和技术领域，特别是信息技术在农业领域的应用部分。 这篇论文不仅展示了如何将深度学习技术应用于实际问题，还强调了Android系统在移动设备上的优势，特别是在粮食储存环节的虫害管理中，为提升粮食安全和减小经济损失提供了创新解决方案。通过本地化的图像识别技术，该软件有望在未来在粮食仓储管理中发挥重要作用。