| 基于优化SVM的虫害图像识别研究 |
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| 引用本文： | 马佳佳,陈友鹏,王克强,刘展眉,温艳兰,林钦永,蔡肯.基于优化SVM的虫害图像识别研究[J].中国粮油学报,2022,37(5):10-15. |
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| 作者姓名： | 马佳佳 陈友鹏 王克强 刘展眉 温艳兰 林钦永 蔡肯 |
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| 作者单位： | 仲恺农业工程学院,广州南洋理工职业学院,仲恺农业工程学院,广州南洋理工职业学院,仲恺农业工程学院,仲恺农业工程学院,仲恺农业工程学院 |
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| 基金项目： | 广东省普通高校重点领域专项（2019GZDXM007） |
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| 摘 要： | 农作物虫害问题严重威胁我国农业及粮食生产安全。针对传统虫害识别智能化水平低、效率低等问题，提出一种基于优化SVM的虫害图像识别方法。本研究以草地贪夜蛾成虫图像作为试验对象，采用HOG特征描述符提取图像特征信息，通过粒子群优化算法对SVM模型的内部参数进行寻优。模型在经过训练后，对简单背景下虫害图像的识别准确率达100%，对复杂背景下样本的识别准确率达93.89%。模型识别效果明显优于其他对比模型，为机器学习在农作物虫害识别中的应用提供一定参考。
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| 关 键 词： | 虫害识别 机器学习 图像处理 特征提取 |
| 收稿时间： | 2021/6/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/7/27 0:00:00 |
Research on insect pest image recognition based on optimized SVM |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | insect pests identification machine learning image processing feature extraction |
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