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谷物害虫检测与分类识别技术的研究及应用
引用本文:范艳峰,甄彤.谷物害虫检测与分类识别技术的研究及应用[J].计算机工程,2005,31(12):187-189,213.
作者姓名:范艳峰  甄彤
作者单位:1. 西北工业大学计算机学院,西安,710072;华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074
2. 华中科技大学控制科学与工程系,武汉,430074;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450052
基金项目:河南省自然科学基金资助项目(0324220027),河南省教育厅基础研究基金资助项目(2003520262)
摘    要:阐述了在仓储物害虫检测与分类识别的方法,提出了检测系统的硬件组成,对检测到的谷物害虫图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法。试验结果表明,该方法可为谷物害虫的计算机自动模式识别(快速分类)提供稳定的特征参数值,有效提高了识别率,为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新途径。

关 键 词:仓储物害虫检测  数理统计特征  纹理特征  几何形状特征
文章编号:1000-3428(2005)12-0187-03

Research and Application of Grain Pests Detection and Classification Technology
Fan Yanfeng,Zhen Tong.Research and Application of Grain Pests Detection and Classification Technology[J].Computer Engineering,2005,31(12):187-189,213.
Authors:Fan Yanfeng  Zhen Tong
Affiliation:FAN Yanfeng1,3,ZHEN Tong2,3
Abstract:This paper presents the technique of the detection and classification of stored-product pest and provides the hardware composition ofthe detection system. With reference to the first order gray histogram of pest images and their graphic target zones, a new technique and method areprovided to extract the mathematical and statistic feature, texture feature and geometrical configuration features of the pests are acquired. Asexperiments demonstrates, this digital image processing technique can reveal a range of reliable eigenvalue and effectively increase the efficiency ofidentification. This technique has become a new vehicle to the classification and identification of stored-product pest.
Keywords:Store-product pest detection  Mathematical and statistic feature  Texture feature  Geometrical configuration feature
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