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基于深度学习的农业灯诱害虫自动识别与计数技术的研究的任务书
一、研究背景与意义
在当前快速发展的信息技术时代，农业全球化已经成为了不可逆转的趋势。农业大规模化和机械化已经成为了发展的趋势，但是由于一些复杂的环境因素和生态环境的变化，很多农业作物受到了来自于害虫的威胁。虫害的严重程度越来越明显，不仅仅是有害于农作物的行为，同时还给职业农民带来了巨大的经济损失，甚至危及到了国家安全。因此，虫害的有效防治已经受到了社会各界的关注。
近年来，光学、摄影、图像处理及计算机视觉等技术的迅猛发展，为虫害的自动识别和计数提供了可能性。传统的人工采集虫害数据的方法耗时耗力，并且存在着数据不能准确获得的不足之处。因此，研究一种能够自动识别和计数农业害虫的技术，对于实现虫害的智能防治、保证作物品质和提高产量具有非常重要的意义。
二、研究内容
1.研究基于深度学习的农业灯诱害虫的自动识别与计数技术
本研究将采用一种基于深度学习的技术，结合摄影、图像处理及计算机视觉等多种技术，研究一种能够自动识别和计数农业害虫的技术。该技术需要在保证不损失准确度的情况下，实现计数速度快、易于操作等优点。
2.设计虫害自动识别与计数的系统软件
本研究将设计一个虫害自动识别与计数的系统软件，包含虫害数据的采集、传输、存储、处理、分析和可视化等功能。该系统需要具备可视化界面，易于操作，能够满足农民的需求。
三、研究方法和步骤
1.研究基于深度学习的害虫自动识别与计数技术的理论和方法
本研究首先将对深度学习模型进行研究和探究，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，然后将根据这些模型的特点，设计一种基于深度学习的害虫自动识别和计数技术。
2.采集害虫样本，进行虫害自动识别和计数的算法实现
本研究将利用灯诱技术采集大量的农业害虫样本，并利用深度学习算法，进行虫害自动识别和计数的实现，以验证算法的正确性和有效性。
3.虫害自动识别与计数的系统软件设计与实现
本研究将根据虫害自动识别和计数算法的特点，设计一个完整的虫害自动识别和计数的软件系统，包括数据的采集、传输、存储、处理、分析和可视化等多个模块，实现一个智能化的防虫控制系统。
四、预期研究成果
1.设计并实现一种基于深度学习的农业灯诱害虫自动识别和计数技术，实现害虫自动识别和计数的目的。
2.所设计的虫害自动识别和计数算法和软件系统，具有较高的准确度和实用性，为虫害自动防治提供了一个智能化的解决方案。
3.研究成果能够为农业生产提高效益、促进农业生产发展做出积极贡献。
五、研究方案及时间表
1.第一年
（1）梳理和分析基于深度学习的农业害虫自动识别算法及相关文献，确定研究思路。
（2）采集虫害样本，对样本数据进行初步处理。
（3）对比多种基于深度学习的算法，设计出一种能够适用于农业灯诱害虫的自动识别算法。
2.第二年
（1）根据第一年的算法研究，进一步优化和完善算法，并对算法进行评估和优化。
（2）设计一个完整的虫害自动识别和计数的软件系统，包括数据的采集、传输、存储、处理、分析和可视化等多个模块。
3.第三年
（1）将所设计的虫害自动识别算法和软件系统进行实验验证。
（2）基于实验所获得的数据和实验结果进行算法的优化和完善。
（3）完成研究报告，撰写论文，并进行科技成果鉴定和推广。
六、参考文献
1.Xu,L.,&Zhang,H.(2014).SpeciesrecognitionofinsectsoundbasedonMorletwaveletinagriculturaleco-environment.In2014IEEEInternationalConferenceonInformationandAutomation(ICIA)(pp.162-165).IEEE.
2.Zhang,J.,&Liu,Q.(2017).Researchoncountingmethodofgreenhousevegetablepestsbasedonimageprocessinganddeeplearning.In2017IEEE2ndInformationTechnology,Networking,ElectronicandAutomationControlConference(ITNEC)(pp.408-412).IEEE.
3.Xie,J.,Xu,Y.,&Wang,J.(2018).Automaticinsectimagerecognitionbasedondeeplearningalgorithm.InIOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience(Vol.189,No.4,p.042023).IOPPublishing.
4.Zhang,H.,Qian,L.,&Lu,Y.(