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摘要:
特征提取和分类器的设计是田间害虫图像识别中的关键环节.针对害虫目标的二值化图像提取出面积、周长、复杂度等7个形态学特征,并进行归一化处理;建立了9种害虫的模板库及隶属度函数,并基于最小最大的原则进行模糊决策分析;对稻纵卷叶螟、棉铃虫等田间危害严重的9种害虫进行识别分类的识别率达86%以上.
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文献信息
篇名 田间害虫图像识别中的特征提取与分类器设计研究
来源期刊 河南农业科学 学科 农学
关键词 植物保护 农田害虫 特征提取 模糊分析 图像识别
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 植物保护
研究方向 页码范围 73-75
页数 3页 分类号 S24 TP391.14
字数 2013字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-3268.2008.09.018
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 邱道尹 华北水利水电学院电力学院 94 815 14.0 26.0
2 张红涛 华北水利水电学院电力学院 71 659 12.0 23.0
3 胡玉霞 郑州大学电气工程学院 37 298 9.0 16.0
4 赵明茜 河南省农业科学院现代农业科技试验示范基地管理与服务中心 7 117 5.0 7.0
5 张孝远 河南职业技术学院信息工程系 1 23 1.0 1.0
6 张恒源 华北水利水电学院电力学院 16 77 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
植物保护
农田害虫
特征提取
模糊分析
图像识别
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
河南农业科学
月刊
1004-3268
41-1092/S
大16开
郑州市农业路1号
36-32
1972
chi
出版文献量(篇)
8734
总下载数(次)
17
总被引数(次)
59835
相关基金
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导