基于后验概率SVM的水稻害虫识别方法研究

• 作者: 吕军 姚波 方梦瑞 齐子年
• 来源期刊: 黑龙江八一农垦大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻害虫 图像识别 支持向量机 后验概率
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 92-94,117
• 页数: 4页
• 分类号: S435.6
• 字数: 1903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2090.2018.02.018

摘要

针对水稻灯诱害虫姿态各异、样体残缺及硬判别对分类器的影响,提出基于后验概率SVM的害虫识别方法.对4种害虫进行图像预处理和特征提取,建立支持向量机识别模型,统计并分析测试集所有样本的后验概率.结果表明,利用SVM方法识别四种水稻灯诱害虫的平均识别率为96.8％,针对姿态各异造成的误判情况,当后验概率值全部小于0.7时,应考虑第二最大值所属种类作为识别输出.该方法能够提高识别率,为实际应用提供理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕军	黄山学院信息工程学院	17	41	4.0	5.0
2	方梦瑞	黄山学院信息工程学院	8	8	2.0	2.0
3	齐子年	黄山学院信息工程学院	1	1	1.0	1.0
4	姚波	黄山学院信息工程学院	2	6	1.0	2.0