白背飞虱智能识别技术研究

• 作者: 刘德营 蔡俊 谢堂胜 陈京
• 来源期刊: 南京农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 白背飞虱 不变矩 二维傅里叶频谱 识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 519-526
• 分类号: S435.112|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.7685/jnau.201508026

摘要

[目的]为了实现水稻白背飞虱的自动监测,提出一种利用昆虫背部图像特征的白背飞虱自动识别方法.[方法]用自制的野外昆虫图像采集装置,在野外环境下,采集131张白背飞虱昆虫图像,通过颜色(蓝色分量B=130)阈值分割、滤波处理后,获取所采集昆虫图像二值化图,然后提取出单个昆虫背部区域二值化图和背部区域灰度图.通过对白背飞虱的大小统计分析的方法,剔去明显非白背飞虱的单个昆虫图像,再运用不变矩和二维傅里叶频谱数据提取昆虫几何形态、颜色和纹理共88个特征值,将7个不变矩和l×l(l=1,2,…,9)二维傅里叶频谱特征进行组合后作为输入变量,建立基于支持向量机的白背飞虱识别模型.[结果]自动采集装置在野外环境下采集的单个白背飞虱大小为1000～2600个像素点.当使用φ1～5不变矩特征值和5×5频谱特征值建立识别模型,训练集准确率达到95.71％,测试集准确率达到95.00％.[结论]使用不变矩和二维傅里叶频谱提取白背飞虱的几何形态、颜色和纹理特征,并建立支持向量机的识别模型,可以实现田间白背飞虱的自动识别.