本文選題：白背飛虱 + 不變矩　； 參考：《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：[目的]為了實(shí)現(xiàn)水稻白背飛虱的自動監(jiān)測,提出一種利用昆蟲背部圖像特征的白背飛虱自動識別方法。[方法]用自制的野外昆蟲圖像采集裝置,在野外環(huán)境下,采集131張白背飛虱昆蟲圖像,通過顏色(藍(lán)色分量B=130)閾值分割、濾波處理后,獲取所采集昆蟲圖像二值化圖,然后提取出單個(gè)昆蟲背部區(qū)域二值化圖和背部區(qū)域灰度圖。通過對白背飛虱的大小統(tǒng)計(jì)分析的方法,剔去明顯非白背飛虱的單個(gè)昆蟲圖像,再運(yùn)用不變矩和二維傅里葉頻譜數(shù)據(jù)提取昆蟲幾何形態(tài)、顏色和紋理共88個(gè)特征值,將7個(gè)不變矩和l×l(l=1,2,…,9)二維傅里葉頻譜特征進(jìn)行組合后作為輸入變量,建立基于支持向量機(jī)的白背飛虱識別模型。[結(jié)果]自動采集裝置在野外環(huán)境下采集的單個(gè)白背飛虱大小為1 000~2 600個(gè)像素點(diǎn)。當(dāng)使用鐖1~5不變矩特征值和5×5頻譜特征值建立識別模型,訓(xùn)練集準(zhǔn)確率達(dá)到95.71%,測試集準(zhǔn)確率達(dá)到95.00%。[結(jié)論]使用不變矩和二維傅里葉頻譜提取白背飛虱的幾何形態(tài)、顏色和紋理特征,并建立支持向量機(jī)的識別模型,可以實(shí)現(xiàn)田間白背飛虱的自動識別。
[Abstract]:[objective] in order to realize the automatic monitoring of rice white back planthopper, an automatic recognition method of white back planthopper based on the features of insect back image was proposed.[methods] 131 insect images of white back planthopper were collected in the field by using a self-made insect image acquisition device. The binary image of the collected insect image was obtained by color (blue component BX 130) threshold segmentation and filter processing.Then a binary image of the back area of a single insect and a gray image of the back area are extracted.By statistical analysis of the size of white back planthopper, a single insect image with obvious non-white back planthopper was removed, and the geometric morphology, color and texture of the insect were extracted by invariant moment and two-dimensional Fourier spectrum data.The 7 invariant moments and 1 脳 l0.Two dimensional Fourier spectrum features are combined as input variables to establish a support vector machine (SVM) based identification model for white-backed planthopper.[results] the size of the single white back planthopper collected by the automatic acquisition device in the field was 1 000 ~ 2 600 pixels.When the recognition model is established by using the Eigenvalue of the invariant moment and the eigenvalue of the 5 脳 5 frequency spectrum, the accuracy of the training set is 95.71, and the accuracy of the test set is 95.00.[conclusion] using invariant moment and two-dimensional Fourier spectrum to extract the geometry, color and texture features of white back planthopper, and establishing the recognition model of support vector machine, the automatic recognition of white back planthopper in the field can be realized.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院/江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江蘇省科技廳前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2014095)
【分類號】：S435.112.3;S126

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本文編號：1766710