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昆虫翅脉特征自动获取技术的初步研究
昆虫翅脉特征自动获取技术的初步研究
作者:
杨红珍
沈佐锐
潘鹏亮
高灵旺
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
翅脉
自动识别
图象处理
特征提取
摘要:
昆虫翅的形态特征是某些类群昆虫分类中的重要依据,怎样快速科学提取这些数据是昆虫数字鉴定技术中必须解决的重要问题之一.本文介绍了目前国内外这方面的进展,并介绍了DrawWing软件的详细功能.该软件能比较准确方便地提取昆虫翅轮廓和翅脉特征值,因此详细描述了其算法原理.利用该软件的DOS和Windows两种不同版本对意大利蜜蜂和昼鸣蝉的翅进行了其特征提取的实验研究,结果证明该软件可以成功提取蜜蜂翅脉特征值,但对昼鸣蝉翅处理尚存在问题.在此基础上,本文对昆虫翅脉特征自动获取技术乃至昆虫种类的计算机识别方法的进一步发展提出了讨论.
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系统方案
图像处理
多维彩色图像局部模糊特征自动滤波系统设计
自动滤波
系统设计
彩色图像
局部模糊
特征提取
像素恢复
基于空间特征的线上消费行为空间特征自动分析系统
空间特征自动分析
线上消费行为
系统设计
双核处理模式
行为特征采集
系统测试
内容分析
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期刊文献
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(/年)
文献信息
篇名
昆虫翅脉特征自动获取技术的初步研究
来源期刊
昆虫分类学报
学科
生物学
关键词
翅脉
自动识别
图象处理
特征提取
年,卷(期)
2008,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
72-80
页数
9页
分类号
Q969.2
字数
6416字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-7482.2008.01.018
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
沈佐锐
中国农业大学昆虫学系
156
3679
34.0
52.0
2
高灵旺
中国农业大学昆虫学系
52
834
15.0
27.0
3
潘鹏亮
中国农业大学昆虫学系
5
127
5.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
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共引文献
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节点文献
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同被引文献
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二级参考文献(2)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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引证文献(2)
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2008(2)
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2010(19)
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二级引证文献(12)
2012(10)
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2013(21)
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2014(20)
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二级引证文献(19)
2015(23)
引证文献(2)
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引证文献(0)
二级引证文献(23)
2017(29)
引证文献(4)
二级引证文献(25)
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引证文献(2)
二级引证文献(15)
2019(23)
引证文献(2)
二级引证文献(21)
2020(9)
引证文献(0)
二级引证文献(9)
研究主题发展历程
节点文献
翅脉
自动识别
图象处理
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
昆虫分类学报
主办单位:
西北农林科技大学
中国昆虫学会
出版周期:
季刊
ISSN:
1000-7482
CN:
61-1084/Q
开本:
出版地:
陕西省杨凌区西北农林科技大学北校区昆虫博物馆55号信箱
邮发代号:
创刊时间:
语种:
eng
出版文献量(篇)
1205
总下载数(次)
5
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
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