基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究

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基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究

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毕业论文范文题目：基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究，论文范文关键词：基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究
基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：田间害虫信息采集技术是农业害虫预测预报的基础。近年来,国内外不断将先进的信息采集技术应用于病虫害的测报工作上,但对微小昆虫(例如:蚜虫)的信息进行采集时因无先进的识别技术和系统,加之田间抽样调查劳动量大,效率低,严重影响调查数据的准确和可靠性。随着计算机网络、人工智能、图像识别等高新技术的发展,利用害虫实时监测仪或数码相机等数字产品可以获取危害农作物叶片时的蚜虫群体图（文章此处忽略..）像,再利用图像处理、计算机视觉等技术,使得田间害虫信息自动化采集与分析成为可能。田间蚜虫信息自动化采集与分析首先对蚜虫图像进行分类识别,然后将蚜虫目标从图像背景中分割出来,获得种群数量,最后进行统计分析,这对蚜虫的预测预报和综合治理具有重要的理论意义和实践价值。本文主要对三种田间农作物蚜虫图像(麦蚜、豆蚜和棉蚜)进行图像识别分类,然后对其目标进行识别和计数。采用双树复（此处忽略..）小波变换(DT-CWT)、数学形态学等方法研究蚜虫图像的自动种间识别和种内计数,为蚜虫等微小型R对策害虫的预测预报及综合治理提供理论依据。研究得到以下结果:(1)通过比较基于经典Gabor变换和基于传统灰度共生矩阵的纹理特征提取方法,采用了一种基于DT-CWT和支持向量机(Libsvm)的蚜虫图像种间识别方法。(2)通过分析和研究数学形态学方法建立蚜虫计数模型,能够对清晰的麦蚜叶片图（略..）像进行准确识别,对背景复杂、目标大小各异的蚜虫样本进行测试计数,结果表明该方法有一定的实用性和可行性。(3)将基于Harr特征的目标检测算法应用于蚜虫图像目标的检测测试。(4)图像分割技术中分析对比了多种图像分割方法对复杂背景下小目标分割的实际效果,发现在蚜虫图像识别中,对彩色图像HSI模型中S分量采用自动阈值分割法或模糊C均值聚类技术有较好的效果。(5)采用VC++和OpenCV（略..）为测试开发平台,开发基于计算机视觉的蚜虫识别及计数系统,实现对多幅蚜虫采集图像的批处理识别和计数,降低了蚜虫信息采集的人力成本,提高了蚜虫信息采集的效率。本研究综合运用图像识别、支持向量机、数学形态学等技术,建立了蚜虫识别模型和自动计数系统,为田间蚜虫信息获取和发生情况预测及综合治理提供了理论依据和实践案例。

以上为本篇毕业论文范文基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究的介绍部分。

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