收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于深度学习的钻蛀性害虫声音识别

脱小倩  
【摘要】:林业钻蛀性害虫生活隐蔽、对寄主的危害时间长且危害性较为严重,早期受害状难以察觉,但扩散速度快且极易爆发成灾,在中后期可以通过外部损害特征进行虫情判断,但往往已经造成无法挽回的损失。目前多采用人工观察或遥感图像的方式在成虫期对蛀干害虫进行监测,大量消耗人力、物力和财力,无法在虫害发生早期实现精准预警。基于此,本文探索了基于深度学习的钻蛀性害虫声音识别,针对无噪和含噪两种虫声数据设计识别模型和降噪模型实现了虫声识别和降噪,探索真实环境下害虫自动识别预警的可能性。一方面,本文设计实现了四个轻量级神经网络变种Insect Frames_1-4,通过调整网络结构提取不同维度的钻蛀振动特征,并对比了平均池化降维对特征提取及钻蛀振动识别效果的影响;本文分别提取对数梅尔声谱和小波包分解谱图作为卷积神经网络的输入,对比不同网络输入对识别效果的影响。实验结果表明,对数梅尔声谱更适用于钻蛀性害虫的声音识别任务;Insect Frames_1-4利用对数梅尔声谱进行识别的精度均达到90%以上,在CPU上平均识别时间为0.1s-1.3s;其中,最佳模型Insect Frames_2识别精度达到95.83%。另一方面,本文设计实现了针对三种含噪虫声信号的降噪网络Enhance,直接对虫声信号的时域特征进行学习从而实现对降噪虫声信号的预测回归,本文使用空洞卷积技术搭建降噪网络的主体,有效增大网络的感受野,同时引入自适应归一化函数(LRe LU)实现神经网络的非线性变换。实验结果表明,降噪后虫声信号信噪比提高7.02d B;利用训练好的Insect Frames_2对含噪信号和降噪后信号进行识别,降噪后信号的识别精度提高68.75%,重新训练Insect Frames_2后,识别精度进一步提高16.67%。本文将基于深度学习的声音识别技术应用于幼虫钻蛀振动的自动化侦听,具有高效、简单、成本低等优势,可提升林业钻蛀性害虫的早期预警能力。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前18条
1 王兆富;;积极防治钻蛀性害虫[J];陕西林业科技;1979年04期
2 徐少平;刘婷云;林珍玉;张贵珍;李崇禧;;深度卷积神经网络降噪模型的技术瓶颈与研究展望[J];中国图象图形学报;2019年08期
3 陈松莲,翟保惠,尹振华,李继红;蔬菜钻蛀性害虫的发生与防治[J];中国农技推广;2001年06期
4 尹仁国;;蔬菜钻蛀性害虫及防治对策[J];长江蔬菜;1989年05期
5 李开菊;郑波尽;;浅谈深度学习[J];软件;2016年05期
6 夏桂生;夏梦婷;;蔬菜钻蛀性害虫的防治对策[J];现代园艺;2009年04期
7 夏桂生;;蔬菜钻蛀性害虫的防治[J];农家顾问;2007年11期
8 罗庆怀,赵宏,张明,谢文川,邓颖新,向春;豇豆钻蛀性害虫田间取样项目的探讨[J];植保技术与推广;2002年09期
9 赵忠懿;;我国林木钻蛀性害虫研究的新进展[J];河南林业科技;1990年04期
10 黄元祥,臧传松,李子健;几种钻蛀性害虫的防治指标及适期[J];长江蔬菜;2002年04期
11 宋红刚;蔬菜钻蛀性害虫的防治方法[J];山西农业;2005年08期
12 夏尚;周小华;黄元祥;;几种果树钻蛀性害虫的防治方法[J];福建农业;2015年07期
13 栾五洋;;基于深度学习的图像风格转换浅论[J];数字通信世界;2018年02期
14 张彩霞;;Deep Learning Studio图形化深度学习编程[J];青春岁月;2018年17期
15 李浩;李娇;田勇;金平涛;;陕西省关中地区玉米主要钻蛀性害虫为害特点与防治技术[J];中国农技推广;2020年02期
16 董兴宁;蔡宇航;;基于循环神经网络的歌曲旋律与人声分离系统设计与实现[J];现代计算机;2019年25期
17 裴汝康,李发昌,刘素清;云南咖啡钻蛀性害虫种群发生动态[J];云南热作科技;1992年01期
18 郎花;;钻蛀性害虫遇克星果蔬业发展添保障[J];农药市场信息;2008年22期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 徐梦洋;;基于深度学习的行人再识别研究综述[A];中国计算机用户协会网络应用分会2018年第二十二届网络新技术与应用年会论文集[C];2018年
2 文环凌;;通风降噪窗现状及未来发展[A];运输噪声的预测与控制——2009全国环境声学学术会议论文集[C];2009年
3 陈伟辉;孙阳;陈杰;倪玮;陈冲;薛超;;基于深度学习的地震识别技术展望[A];国家安全地球物理丛书(十四)——资源·环境与地球物理[C];2018年
4 许小芳;周红生;娄定风;王欢;;木材钻蛀性害虫活动声信号的采集与分析[A];第二届西安-上海两地声学学术会议论文集[C];2011年
5 赵博;孙勇;高航;赵连吉;;吉林省西北部杨树钻蛀性害虫综合防治[A];“加入WTO和科学技术与吉林经济发展——机遇·挑战·责任”吉林省第二届科学技术学术年会论文集(下)[C];2002年
6 万平英;;汽车噪声及综合降噪[A];2005年声频工程学术交流会论文集[C];2005年
7 彭鹏;罗潇;邵宇鹰;马鲁;王有伟;张娜;;老旧小区变压器降噪改造新技术探讨[A];2019智能电网新技术发展与应用研讨会论文集[C];2019年
8 李维仁;于濂洪;陈秀捷;;建筑施工机械降噪装置的研究[A];第十五届全国振动与噪声高技术及应用会议论文集[C];2001年
9 郑志超;;某降噪工程安装间隙声学计算[A];全国环境声学学术讨论会论文集[C];2007年
10 ;福斯公司推出控制泵降噪新技术[A];2008年石油装备学术年会暨庆祝中国石油大学建校55周年学术研讨会论文集[C];2008年
11 张运坤;李文静;马刚;;阻抗复合消音器在冷柜降噪中的应用[A];2015年中国家用电器技术大会论文集[C];2015年
12 盘彩美;刘杰;陈江平;;离心风机降噪优化设计的数值研究[A];上海市制冷学会2009年学术年会论文集[C];2009年
13 彭瑾;刘必慰;陈胜刚;刘畅;;神经网络压缩模型的解压算法设计及其硬件实现[A];第二十二届计算机工程与工艺年会暨第八届微处理器技术论坛论文集[C];2018年
14 刘兆雷;曹洁;李霞;田德强;;智能冰箱自适应降噪控制技术的研究与探讨[A];2019年中国家用电器技术大会论文集[C];2019年
15 庞四柱;;民用建筑中暖通设备的降噪静音问题的思考[A];《同行》2015年9月(上)[C];2015年
16 程明昆;徐欣;;共振抑制降噪[A];2012全国环境声学学术会议论文集[C];2012年
17 方庆川;;应用消声片对自然通风冷却塔降噪[A];第十届全国噪声与振动控制工程学术会议论文集[C];2005年
18 赵子婧;李学伟;刘宏哲;;基于深度学习的目标检测算法综述[A];中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十三届网络新技术与应用年会论文集[C];2019年
19 李海涛;张锦南;郭辉;赵大文;;风轮叶片降噪研究[A];中国农机工业协会风能设备分会《中小型风能设备与应用》(2015年第1期)[C];2015年
20 黄坤朋;赵越喆;吴硕贤;;应用时域有限差分法预测声屏障的降噪量[A];运输噪声的预测与控制——2009全国环境声学学术会议论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 王露笛;心律失常与心力衰竭智能诊断方法研究[D];北京邮电大学;2019年
2 徐俊;基于视觉的文本生成方法研究[D];中国科学技术大学;2018年
3 曾宇骏;基于深度神经网络的智能车辆目标识别与学习控制方法研究[D];国防科技大学;2018年
4 艾鹏程;基于卷积神经网络的高能物理事例特征信息在线提取算法研究[D];华中师范大学;2020年
5 毛博;基于卷积神经网络的地震数据重构与模型构建研究[D];吉林大学;2020年
6 李乐仁瀚;结合传统先验与深度神经网络的图像复原方法研究[D];华中科技大学;2019年
7 张仕良;基于深度神经网络的语音识别模型研究[D];中国科学技术大学;2017年
8 高震宇;基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用[D];中国科学技术大学;2018年
9 马超;基于深度神经网络的三维目标检测与识别技术研究[D];国防科技大学;2019年
10 李彦冬;基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D];电子科技大学;2017年
11 肖理业;基于机器学习的电磁场建模与设计研究[D];电子科技大学;2019年
12 陈涵瀛;核电站热工水力系统工况预测与诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
13 梁智杰;聋哑人手语识别关键技术研究[D];华中师范大学;2019年
14 刘昂;微结构硅基光子学器件性能的研究[D];南京大学;2019年
15 赵博雅;基于卷积神经网络的硬件加速器设计及实现研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
16 杜昌顺;面向细分领域的舆情情感分析关键技术研究[D];北京交通大学;2019年
17 陈科海;机器翻译上下文表示方法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
18 饶红霞;信息受限下神经网络的状态估计和拟同步研究[D];广东工业大学;2019年
19 张马路;Spiking机器学习算法研究[D];电子科技大学;2019年
20 付钱华;忆阻神经网络的动力学研究[D];电子科技大学;2019年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 脱小倩;基于深度学习的钻蛀性害虫声音识别[D];北京林业大学;2020年
2 曹宇;自主容器云下微服务部署调度的研究与实现[D];中国电子科技集团公司电子科学研究院;2019年
3 丁沙;低空无人飞艇的目标检测方法研究[D];华中科技大学;2019年
4 汪加思;基于卷积神经网络的混合监督物体检测方法研究[D];华中科技大学;2019年
5 杨成龙;基于深度学习的二进制协议逆向方法研究[D];华中科技大学;2019年
6 宋欣雨;基于组学大数据的药物重定位预测和癌症共识分子亚型辨识[D];军事科学院;2019年
7 张昊天;基于领域适应的跨领域情感分析的应用研究[D];中国矿业大学;2019年
8 王淑媛;基于深度学习的事件共指消解研究[D];新疆大学;2019年
9 王家伟;基于链接线的自然场景文字检测技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2018年
10 黄文;面向自动家装生成的户型图识别方法研究[D];合肥工业大学;2018年
11 王统;基于循环神经网络的声音识别[D];重庆三峡学院;2020年
12 王统;基于循环神经网络的声音识别[D];重庆三峡学院;2020年
13 罗磊;基于激光检测的声降噪模块研制[D];电子科技大学;2017年
14 于家伟;大直径金刚石圆锯片降噪孔参数优化研究[D];山东大学;2017年
15 孙俊;基于深度神经网络的推荐系统模型研究[D];浙江师范大学;2020年
16 郝铭飞;离场降噪程序优化设计方法研究[D];中国民航大学;2020年
17 柯岩;卷积神经网络基础要素的机理研究[D];北京化工大学;2019年
18 党倩;基于深度卷积神经网络的交通标志识别[D];陕西师范大学;2016年
19 孙矿华;沥青基降噪复合材料的性能研究[D];浙江理工大学;2016年
20 叶栋;基于深度神经网络的军事机器阅读理解技术研究[D];国防科技大学;2018年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 ;再谈主动降噪[N];电子报;2020年
2 ;降噪耳机一二(一)[N];电子报;2020年
3 付彪;“治噪降噪”应从考试季走向常态化[N];人民法院报;2020年
4 合肥报业全媒体记者 吴奇;合肥高架桥梁将“降噪”[N];合肥晚报;2020年
5 本报记者 陈昌波;严抓降噪问题整改 建立长效管控机制[N];海口日报;2018年
6 本报记者 武晓莉;降噪耳机给我一个安静的世界[N];中国消费者报;2018年
7 付彪;盼降噪从考试季变常态化[N];广西日报;2018年
8 记者 何淼 通讯员 简德祺;52个沿线小区村庄降噪建议方案披露[N];中山日报;2018年
9 居峰;多张合成,平均降噪[N];中国摄影报;2018年
10 中国青年报·中青在线记者 杜园春 实习生 孙奥博;82.8%受访者支持公园“降噪”[N];中国青年报;2016年
11 山东 苗盼;Cooledit降噪误区[N];电脑报;2005年
12 ;绝不只是一个iPhone配件[N];电脑报;2019年
13 本报记者 许金波;峨眉山:督促企业降噪生产[N];乐山日报;2009年
14 李小明;降噪不妨也攻坚[N];山西日报;2019年
15 本报记者 李红;法国研制成高性能降噪墙[N];科技日报;2003年
16 中科院声学研究所副研究员 陈孝良;降噪耳机,真的如广告上说的那般神奇吗?[N];北京科技报;2015年
17 于康;节能降噪的绿色服务器[N];科技日报;2008年
18 丁化;申城下月推行降噪防尘“罩”式施工[N];建筑时报;2008年
19 四川 初叶;电脑降噪又一法[N];电子报;2002年
20 乔军 杨培远;这个工地管理好,节水降噪灰尘少[N];国家电网报;2020年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978