【摘 要】
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该文基于支持向量机(supportvectormachine,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
【基金项目】
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China Spark Program(2015GA780002,2014GA78006,2014GA780054),Guangdong Science and Technology Program(2015A020224032).
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该文基于支持向量机(supportvectormachine,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
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