基于SVM和区域生长结合算法的南方主要蔬菜害虫分类识别

摘要：

该文基于支持向量机(support vector machine,SVM)与区域生长结合算法,设计了对黄曲条跳甲、烟粉虱、小菜蛾、蓟马这四类蔬菜害虫进行分类识别的检测算法.该方案将识别过程融入到分割中,采用网格法进行区域生长种子点的选取,简化图像处理的步骤.该文每种蔬菜害虫训练样本图像为60幅,测试样本为40幅.试验展示,基于其形态、颜色特征,该算法可以将南方重大蔬菜害虫正确分割识别出来,对黄曲条跳甲、烟粉虱、小菜蛾、蓟马成功率为分别为96.4%、93.2%、95.4%、98.2%,算法达到了对多种害虫进行分类的效果,有较好的应用前景.

关键词：图像分割、分类、SVM、蔬菜害虫、识别、区域生长

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4;S24(计算技术、计算机技术)

资助基金：China Spark Program2015GA780002,2014GA78006,2014GA780054;Guangdong Science and Technology Program2015A020224032.Foundation item:China Spark Program2015GA780002,2014GA78006,2014GA780054;Guangdong Science and Technology Program2015A020224032

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：192-199