水稻害虫图像识别技术研究

• 作者: 李文斌
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 图像处理 特征提取 识别分类
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 农业信息科学
• 页码范围: 8043-8045,8082
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 字数: 3309字
• 语种: 中文

摘要

[目的]解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题.[方法]采用数字图像处理方法对水稻害虫进行图像识别和分类,对水稻害虫的虫体面积、虫体周长、偏心率、形状参数、似圆度、叶状性、球形性等几何形状特征进行提取和研究,并采用支持向量机(SVM)分类器对水稻害虫二化螟、三化螟、稻飞虱、卷叶螟进行分类.[结果]利用所建立的6个特征判别函数对4种水稻害虫进行判别分类,识别率达到96.67％,说明这6个经过筛选的特征具有很强的判别性.[结论]支持向量机分类器的识别方法很好地解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题.支持向量机以风险最小化为原则,兼顾训练误差与测试误差的最小化,具体体现在分类模型的选择和模型参数的选择上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文斌	杭州电子科技大学通信工程学院	1	7	1.0	1.0