基于区域生长和SVM结合的黄金大蚊快速检测算法

摘要：

结合传统图像处理方法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术,设计了一种黄金大蚊图像快速检测算法,对现场采集的黄金大蚊图像进行快速检测.该方法实现了在分割过程中完成对害虫种类的标记,简化了图像处理步骤.同时,利用SVM支持小样本数据,解决了训练中样本数量的问题.从现实环境中拍摄得到100张黄金大蚊图片为素材进行分类器的训练与检测,得到识别率较高的分类器,利用所得到的分类器结合传统图像处理方法设计与实现了本检测算法.通过对80幅现场试验照片检测分析显示,对黄金大蚊的正确识别率可达到92％以上.对于目标较为明显的图片,算法运行时间在0.2 s以内.算法达到较快运行速度和较高精度,对田间害虫快速监测提供了技术支撑,具有较好的应用前景.

关键词：农业图像处理、支持向量机、区域生长算法、黄金大蚊

所属期刊栏目：43

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：国家星火计划项目2013GA780002,2015GA780002;国家级大学生创新项目201410564287

在线出版日期：2016-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：172-177,前插2