本文選題：馬鈴薯蟲(chóng)害　切入點(diǎn)：小波域　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：為準(zhǔn)確、快速地識(shí)別馬鈴薯典型蟲(chóng)害,提出了一種基于小波域的馬鈴薯典型蟲(chóng)害特征提取與識(shí)別方法。該方法以自然環(huán)境下的馬鈴薯蟲(chóng)害分割圖像為對(duì)象,提取小波域高斯空間模型的高頻協(xié)方差陣特征值與低頻低階矩(HELM)的12個(gè)不變紋理特征、空間域Hu不變矩的4個(gè)形狀特征,進(jìn)行支持向量機(jī)(SVM)的蟲(chóng)害分類(lèi)識(shí)別。通過(guò)對(duì)8類(lèi)典型蟲(chóng)害的識(shí)別,試驗(yàn)結(jié)果表明:在SVM識(shí)別方法下,本文HELM特征提取方法,相比傳統(tǒng)紋理特征提取方法,在特征計(jì)算量不增加的同時(shí),平均識(shí)別率至少提高了17個(gè)百分點(diǎn);在HELM特征與Hu矩特征下,本文SVM的運(yùn)行時(shí)間為0.481 s,比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快了近2 s,平均識(shí)別率為97.5%,比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類(lèi)器識(shí)別率提高了至少6個(gè)百分點(diǎn),有明顯的識(shí)別優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:In order to accurately and quickly identify typical potato pests, a wavelet domain based feature extraction and recognition method for potato pests is proposed, which takes the image segmentation of potato pests in natural environment as an object. Extracting the eigenvalues of high frequency covariance matrix of Gao Si spatial model in wavelet domain and 12 invariant texture features of low frequency and low order moments, and 4 shape features of Hu invariant moments in spatial domain. Through the recognition of 8 kinds of typical insect pests, the experimental results show that under the SVM recognition method, the HELM feature extraction method in this paper, compared with the traditional texture feature extraction method, is better than the traditional texture feature extraction method. At the same time, the average recognition rate increased by at least 17 percentage points, and the average recognition rate increased by at least 17 percentage points under the HELM feature and Hu moment feature. The operating time of SVM is 0.481 s, which is nearly 2 s faster than that of artificial neural network, and the average recognition rate is 97.5%. The recognition rate of Bayesian classifier is 6 percentage points higher than that of artificial neural network and Bayesian classifier.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)電力學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61661042) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015MS0617)
【分類(lèi)號(hào)】：S435.32;TP391.41

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