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复杂背景下蚜虫目标识别方法研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100, [2]西北农林科技大学植物保护学院,陕西杨凌712100
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(National Natural Science Foundation of China,N0.30470268).
中文摘要:

为提高蚜虫种间识别的准确率,提出了一种基于双树复小波变换(DT—CWT)和支持向量机(Libsvm)的蚜虫图像种间识别方法。该方法首先对图像进行预处理;其次应用DT—CWT对选定的三种农作物蚜虫图像样本进行特征提取。以确定Libsvm训练模型中的训练参数;最后用Libsvm分类器对蚜虫图像进行种间识别。实验对比了Gabor小波变换和传统上基于灰度共生矩阵的特征提取算法,结果表明该方法具有更高的准确率和较低的时间复杂度,为蚜虫的种内识别提供条件。

英文摘要:

In order to improve the recognition accuracy among the kinds of aphids,the recognition method among kinds of aphids based on Dual-Tree Complex Wavelet Transform(DT-CWT) and Support Vector Machine(Libsvm) is proposed.Firstly the image is pretreated;secondly the features of the aphids' image examples about three kinds of crops are extracted by DT-CWT in order to get the training parameters of training model;finally the training model can recognize aphids among the three kinds of crops.By contrasting to Gahor wavelet transform and the traditional extracting texture's methods based on Gray-Level Co-Occurrence Matrix,the experiment result shows that the method has a certain practicality and feasibility and provides basic for aphids' recognition between the same kinds of aphids.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 主办单位:华北计算技术研究所
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  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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