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摘要:
为探讨基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行探测识别的可行性,研究了利用数字图像处理技术提取红火蚁蚁巢特征参数,通过数学形态学对数字图像进行目标提取和识别.采用图像识别红火蚁蚁巢土建立了HSV彩色空间模型.研究结果表明,各红火蚁蚁巢土和普通土样本的H分量差异明显,特别是普通土日分量明显大于红火蚁蚁巢土,一般土壤日值大于30,而对于红火蚁蚁巢土土壤的H值小于30.因此,H分量可作为识别红火蚁蚁巢土的一项特征参数.当色调通道的平均值H< 30时,即可判定为红火蚁蚁巢土.研究结果说明基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行检测识别是可行的.
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文献信息
篇名 基于计算机视觉技术的红火蚁蚁巢探测
来源期刊 河南农业大学学报 学科 农学
关键词 计算机视觉 红火蚁蚁巢土 图像处理技术 检测识别
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 农业工程
研究方向 页码范围 184-188
页数 5页 分类号 S237|TP274.2
字数 2119字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
红火蚁蚁巢土
图像处理技术
检测识别
研究起点
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期刊影响力
河南农业大学学报
双月刊
1000-2340
41-1112/S
大16开
郑州文化路95号
36-132
1960
chi
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