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基于机器视觉的储粮害虫检测与识别
  • ISSN号:1673-2383
  • 期刊名称:《河南工业大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[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]河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001, [2]河南科技大学,河南洛阳471003
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(60673108)
中文摘要:

研究了基于视频的储粮害虫检测与基于粗糙集的储粮害虫图像识别技术,通过对采集的视频图像序列进行运动目标检测分割,提取静态储粮害虫图像;通过对储粮害虫图像进行预处理,直接将图像像素值作为条件属性构造决策表,通过基于遗传算法的属性约简,有效压缩规则集,依据计算得到的规则隶属度输出图像的匹配结果,实验表明采用粗糙集方法识别储粮害虫图像能够取得比较好的效果。

英文摘要:

The vedio detection and rough set was introduced into the detection and recognition of grain pests. The static picture of grain pests was distilled by detection and division of moving object from a series of real time pictures. Pixels were regarded as condition attributes directly to setup decision table, and reduce regula-tion set and condition attributes greatly by using Genetic algorithms. At last, correct results were obtained by calculate subjection functions for the regulations. The results of experiments showed that it has a good affection by using rough set.

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期刊信息
  • 《河南工业大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南工业大学
  • 主编:吴成福
  • 地址:河南郑州高新技术开发区莲花街
  • 邮编:450001
  • 邮箱:xuebaolk@163.com
  • 电话:0371-67756156
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-2383
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1378/N
  • 邮发代号:22-574
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊三等奖,全国高校优秀自然科学学报一等奖,河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校优秀学报一等奖,内贸部优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5063