基于圖像的水稻燈誘害蟲智能識別與計數(shù)技術(shù)的研究.pdf

1、目前，中國的水稻害蟲監(jiān)測方法主要包括昆蟲雷達、測報燈和田間調(diào)查等。蟲情測報燈主要是利用特定的光譜范圍的殺蟲燈引誘并殺死害蟲，翌日由測報人員取回害蟲蟲體，通過人工鑒定并統(tǒng)計害蟲，數(shù)據(jù)將用于監(jiān)測害蟲的種群動態(tài)。這種人工鑒定和計數(shù)害蟲方法存在效率低、實時性差和勞動強度大等問題。本文在何新江的基礎(chǔ)上，利用智能測報燈采集得到的圖像，對水稻燈誘害蟲圖像進行識別與計數(shù)技術(shù)的研究，實現(xiàn)水稻燈誘害蟲自動識別與分類。本文的主要研究內(nèi)容、研究成果以及創(chuàng)新點如

2、下:
　　(1)利用智能蟲情測報燈實時采集燈誘昆蟲圖像，對采集的圖像進行預(yù)處理。首先，對采集的圖像進行畸變校正、背景去除和形態(tài)學(xué)處理操作。然后，在采集的圖像內(nèi)獲取昆蟲的連通區(qū)域，并對其最小外接矩形進行裁剪，得到單個的水稻燈誘昆蟲圖像;最后，根據(jù)單個水稻燈誘昆蟲圖像的連通域內(nèi)的像素點個數(shù)以及其最小外接矩形的長寬大小兩個參數(shù)對水稻燈誘昆蟲初步分類，把水稻燈誘昆蟲分成水稻燈誘大型昆蟲、水稻燈誘小型昆蟲兩類。
　　(2)研究不同的圖

3、像特征對水稻害蟲識別結(jié)果的影響。在傳統(tǒng)的模式識別分類中，不同圖像特征參數(shù)的選擇和融合對于識別結(jié)果的影響較為顯著。本文研究水稻昆蟲圖像的全局特征、局部特征和不同特征融合對水稻目標(biāo)害蟲識別結(jié)果的影響，得到基于全局特征和HOG特征融合訓(xùn)練得到的支持向量機分類器和基于全局特征的支持向量機分類器，分別對水稻燈誘大型昆蟲和水稻燈誘小型昆蟲進行識別分類，可以得到較為理想的結(jié)果。
　　(3)研究不同目標(biāo)樣本和非目標(biāo)樣本之間的比例對水稻害蟲識別結(jié)果