目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022A

3.部分核心程序

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for i = 1:12          % 遍历结构体就可以一一处理图片了
    i

    figure
 
    img = imread([imgPath [num2str(i),'.jpeg']]); %读取每张图片 
    I               = imresize(img,img_size(1:2));
    [bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.48);
    S   = bboxes(:,3).*bboxes(:,4);

    if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标
        idx = [];
        idx1= find(S>900);
        idx2= find(S<=900);
        if isempty(idx1)==0
           I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(idx1,:),scores(idx1),'Color', 'r',FontSize=10);% 在图像上绘制检测结果
        end
        if isempty(idx2)==0
           I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(idx2,:),scores(idx2),'Color', 'y',FontSize=10);% 在图像上绘制检测结果
        end
    end
    NUM = length(scores);
    

    imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像
    title(['昆虫数量：',num2str(NUM),'，大：',num2str(length(idx1)),'，小：',num2str(length(idx2))]);
    pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅
    if cnt==1
       cnt=0;
    end
end
143
 

4.算法理论概述

       基于YOLOv2（You Only Look Once version 2）深度学习网络的昆虫检测算法，是一种实时、高效的物体检测方法，特别适合于快速识别和定位图像中的昆虫，进而统计昆虫数量并估计其大小。YOLOv2相较于初代YOLO，在保持实时性的同时显著提升了检测精度，这得益于其在网络结构、损失函数以及训练策略上的改进。

      YOLOv2的核心在于其统一的检测网络设计，它将目标检测任务视为一个回归问题，直接从完整图像预测边界框（bbox）和类别概率。相比YOLO，YOLOv2采用了几个关键升级：

      在应用到昆虫检测时，通过YOLOv2预测出的边界框和类别概率，可以直观地统计出图像中昆虫的数量。昆虫的大小可以通过边界框的宽度和高度直接得到，或者转换为实际尺寸（如果已知图像的物理尺寸和像素尺寸比例）。具体来说，若预测到的昆虫框尺寸为w×h像素，则昆虫大小的近似估计为：

       基于YOLOv2的昆虫检测算法，通过深度学习网络的强大特征提取能力，结合精心设计的网络结构和损失函数，能够在保证速度的同时，实现高精度的昆虫识别与计数。这种技术对于农业害虫监控、生态研究、以及公共卫生管理等领域具有重要的应用价值。通过持续优化网络参数和训练策略，可以进一步提升模型对不同种类、不同大小昆虫的检测能力。

5.算法完整程序工程

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