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基于优化SVM的虫害图像识别研究
文献摘要：
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实验对象,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.
文献关键词：
虫害识别;机器学习;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
马佳佳;陈友鹏;王克强;刘展眉;温艳兰;林钦永;蔡肯
作者机构：
仲恺农业工程学院,广州 510225;广州南洋理工职业学院,广州 510925
文献出处：
引用格式：
[1]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(05):10-15
A类：
B类：
图像识别,问题严重,粮食生产安全,虫害识别,智能化水平,草地贪夜蛾,成虫,实验对象,HOG,特征描述符,图像特征,特征信息,粒子群优化算法,经过训练,识别准确率,复杂背景,模型识别,对比模型
AB值：
0.338118
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