基于LIBSVM的烟青虫成虫雌雄判别研究

• 作者: 刘迦南 朱洋 李艺嘉 韩婧
• 来源期刊: 粮食科技与经济
• 学科: 农学
• 关键词: 烟青虫 图像增强 雌雄害虫 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 前瞻与未来
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 分类号: S433.4
• 字数: 3026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16465/j.gste.cn431252ts.20180929

摘要

为了实现对烟青虫的有效防治,借助计算机对烟青虫雌雄成虫进行有效的图像识别是非常重要的.在机器视觉与图像识别技术的结合下,通过支持向量机对害虫进行有效识别.烟青虫雌雄成虫图像属于典型的二分类问题,为此,在自动提取其颜色及纹理等36个特征的基础上,研究了将LIBSVM工具应用于害虫性别判别的方法.通过K折交叉验证选取分类机的最优参数组合并建立模型,对目标害虫图像进行了自动分类,识别率达到95％.实验结果表明,利用该方法可以对害虫性别做出有效判别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艺嘉	华北水利水电大学电力学院	6	5	1.0	2.0
2	朱洋	华北水利水电大学电力学院	9	8	2.0	2.0
3	韩婧	华北水利水电大学电力学院	3	5	1.0	2.0
4	刘迦南	华北水利水电大学电力学院	3	7	2.0	2.0