图像处理技术在粮食害虫识别中的应用进展

• 作者: 吕宗旺 金会芳 甄彤 孙福艳
• 来源期刊: 河南工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 粮虫检测 图像处理 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 综述|Review
• 页码范围: 128-137
• 页数: 10页
• 分类号: TS210|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16433/j.1673-2383.2021.03.018

摘要

在储粮过程中,粮食害虫的监控至关重要.常见粮虫的检测方法主要有人工检测、声音检测、传统机器学习图像处理以及深度学习图像处理等.传统机器学习图像处理检测粮虫的步骤有图像预处理、特征提取及特征分类.深度学习技术包括图像分类和目标检测两大技术,详细介绍了粮虫检测应用的两阶段和单阶段的目标检测算法.研究了使用图像检测技术进行粮虫检测后估计储粮害虫种群密度的方法,包括使用视频监控、特殊分类器等手段来判断活虫、死虫,进一步判断粮虫的种群密度.综述了目前图像处理技术最新的研究方法,并展望了其在粮虫检测未来的发展.