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一种角度无关的Gabor-SVM昆虫识别 被引量：10
1
作者 黄世国 周明全 耿国华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第1期143-146,共4页
传统的昆虫识别方法费时费力,应用图像处理技术提取昆虫图像视觉特征,实现昆虫机器自动识别,可以解决传统方法的不足.本研究依据纹理是昆虫分类的重要特征,应用角度无关的Gabor滤波器提取昆虫图像的纹理特征,然后用SVM算法分类,实验结... 传统的昆虫识别方法费时费力,应用图像处理技术提取昆虫图像视觉特征,实现昆虫机器自动识别,可以解决传统方法的不足.本研究依据纹理是昆虫分类的重要特征,应用角度无关的Gabor滤波器提取昆虫图像的纹理特征,然后用SVM算法分类,实验结果表明:角度无关Gabor-SVM昆虫识别方法正确率为80%,是比传统Gabor和灰值游程矩阵更好的识别算法,该方法能较准确识别昆虫,省时省力. 展开更多
关键词 角度无关的Gabor 纹理 SVM 昆虫识别
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基于Faster R-CNN的榆紫叶甲虫识别方法研究 被引量：6
2
作者 董本志 聂丽郦 +1 位作者 景维鹏 崔航 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第23期89-93,108,共6页
针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,... 针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,用新的聚类中心点代替标准Faster R-CNN网络中生成初始候选框的长宽比值;对生成初始候选框的尺寸加以改进;将训练数据送入改进后的Faster R-CNN网络进行训练。实验结果表明,在识别具有特定长宽比例的目标时,加入聚类策略的Faster R-CNN网络较标准Faster R-CNN网络有较强的鲁棒性,有效克服了叶片豁口或孔洞造成的冗余现象、榆紫叶甲虫甲壳反光的干扰、相邻的榆紫叶甲虫特征的互相影响和其他与榆紫叶甲虫有相似特征的种类昆虫的干扰。最终达到94.73%的识别精度,较标准网络提高了4.15%。该方法可有效克服传统昆虫检测中特征提取模板的局限性,对识别昆虫这种特征细腻,姿态多样的目标有重要意义。 展开更多
关键词 榆紫叶甲虫 昆虫识别 卷积神经网络 FasterR-CNN 初始候选框调整 K-MEANS聚类算法
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深度模型融合数据合成机制的长尾目标识别
3
作者 蔡润基 江方湧 +2 位作者 郑涛涛 刘东霖 徐初东 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期271-280,共10页
为解决昆虫数据集数据分布不均衡导致识别模型在数据量少的尾部类别的识别性能差的问题,提出1种融合数据合成的卷积识别网络模型(synthetic samples combined model,SSCM),该模型包含图像分割与重组模块、主干网络模块和数据纠正分支模... 为解决昆虫数据集数据分布不均衡导致识别模型在数据量少的尾部类别的识别性能差的问题,提出1种融合数据合成的卷积识别网络模型(synthetic samples combined model,SSCM),该模型包含图像分割与重组模块、主干网络模块和数据纠正分支模块等3个模块。通过图像分割与重组模块对训练的图片进行分割并重组,得到新的训练数据并加入训练集;再使用ResNet-50作为网络主干提取图片的特征,同时数据纠正分支模块采用均方误差与交叉熵计算合成图像与原图像之间的误差,以减少合成图像对尾部数据的不利影响。构建包含300个蝴蝶类别共26 045张图片的数据集验证模型性能,结果显示,SSCM模型在该数据集上的准确率较DRC、BBN、RIDE等主流长尾目标识别模型分别高3、2.14、2.71个百分点。采用公开昆虫数据集IP102进一步验证SSCM算法的有效性,结果显示,SSCM模型准确率比DRC、BBN、RIDE等模型分别高18.94、3.02、3.36个百分点。 展开更多
关键词 昆虫识别 数据合成 图像分割 农业监测 长尾识别 生态环境监测 生物多样性保护 害虫防治
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基于Gabor滤波和类内PCA的昆虫识别 被引量：2
4
作者 范一峰 王义平 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第4期75-76,84,共3页
针对昆虫识别率不高的问题,提出一种基于Gabor滤波和类内PCA的昆虫识别方法。首先对经过预处理的昆虫图片按类别进行Gabor滤波,提取Gabor特征,然后利用PCA进行降维,提取特征向量,最后采用k近邻分类方法识别昆虫。实验表明,该方法识别率... 针对昆虫识别率不高的问题,提出一种基于Gabor滤波和类内PCA的昆虫识别方法。首先对经过预处理的昆虫图片按类别进行Gabor滤波,提取Gabor特征,然后利用PCA进行降维,提取特征向量,最后采用k近邻分类方法识别昆虫。实验表明,该方法识别率较高,在15种昆虫图片集上进行测试,识别率达到95%,优于基于PCA的识别方法、基于Gabor滤波和PCA的昆虫识别方法。 展开更多
关键词 GABOR滤波 PCA 昆虫识别
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昆虫自动识别研究进展
5
作者 吴基楠 何大东 +1 位作者 龚子慧 陈功 《华中昆虫研究》 2018年第1期140-149,共10页
昆虫自动识别的研究是将昆虫分类学和计算机技术相结合的新兴研究领域。近年来有关昆虫自动识别的研究十分火热,越来越多的学者开始探索昆虫自动识别的技术理论和方法,并取得了一定的成果。面对如此多的研究成果,总结该领域的研究进展... 昆虫自动识别的研究是将昆虫分类学和计算机技术相结合的新兴研究领域。近年来有关昆虫自动识别的研究十分火热,越来越多的学者开始探索昆虫自动识别的技术理论和方法,并取得了一定的成果。面对如此多的研究成果,总结该领域的研究进展就显得尤为重要。本文综述了昆虫自动识别中最关键两部分的研究进展,即图像特征的提取和识别模型的构建。详细介绍了有关轮廓特征提取、整体形态特征数字化提取、翅脉特征数字化提取、颜色特征数字化提取的特点和方法。以及识别模型构建的主要方法:模板匹配法、主成分分析法、核判别法、机器学习法中的人工神经网络和支持向量机法,并分析了这些方法的优缺点。综合讨论了目前昆虫自动识别所存在的问题,提出了未来的研究应该更倾向于以多种技术相结合的方式开发新的昆虫自动识别技术,以探求更有效率、准确度更高的方法。 展开更多
关键词 昆虫自动识别 图像特征提取 识别模型构建 研究进展
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基于卷积神经网络下昆虫种类图像识别应用研究 被引量：5
6
作者 魏甫豫 张振宇 梁桂珍 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期96-105,共10页
昆虫种类图像识别是农业智能化识别虫害的重要方式,精准高效识别昆虫种类是进行针对性防治虫害的前提.利用昆虫数据集ArTaxOr及Insect_det,基于卷积神经网络下图像分类如MobileNet,ResNet及目标检测(FasterRCNN)、Yolo技术,运用迁移学... 昆虫种类图像识别是农业智能化识别虫害的重要方式,精准高效识别昆虫种类是进行针对性防治虫害的前提.利用昆虫数据集ArTaxOr及Insect_det,基于卷积神经网络下图像分类如MobileNet,ResNet及目标检测(FasterRCNN)、Yolo技术,运用迁移学习进行模型训练,并对比分析训练结果,获取最优昆虫种类图像识别模型.将构建的最优模型采用EasyEdge平台进行部署,从而实现了模型到端的全流程开发模式,为后续昆虫种类图像识别场景化应用研究提供依据参考. 展开更多
关键词 昆虫种类图像识别 卷积神经网络 图像分类 目标检测 模型场景应用
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基于多生长时期模板匹配的玉米螟识别方法 被引量：1
7
作者 刘博艺 唐湘滟 程杰仁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期106-111,142,共7页
玉米螟是玉米种植中的主要虫害之一。为了解决人工识别的劳动强度大,且识别不够准确、及时的问题,文中提出了一种在自然场景下基于多生长时期模板匹配的不同生长时期亚洲玉米螟的识别方法。该方法首先对获取到的图像进行数学形态学预处... 玉米螟是玉米种植中的主要虫害之一。为了解决人工识别的劳动强度大,且识别不够准确、及时的问题,文中提出了一种在自然场景下基于多生长时期模板匹配的不同生长时期亚洲玉米螟的识别方法。该方法首先对获取到的图像进行数学形态学预处理;其次利用直方图反向映射法和多模板图像得到总的概率图像;然后利用约束空间的大津法对二值图像进行轮廓提取,并根据周长和面积特征进行初步筛选;最后结合基准轮廓,利用Hu矩等特征选出符合亚洲玉米螟特征的轮廓,进而得出识别结果并以三角形标记。实验和理论分析证明,在复杂自然场景图像中,该方法不仅时效性强,而且具有很好的识别准确度,能够有效降低不同生长时期的玉米螟颜色变化带来的影响。 展开更多
关键词 虫害识别 玉米螟 直方图反向映射 模板匹配 HU矩
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