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基于计算机视觉的棉铃虫成虫雌雄自动判别研究

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棉铃虫Helicoverpa armigera(Hübner)是棉花作物的主要寄主害虫,其性别的自动准确判别对区域性比、种群数量等方面的预测预报具有重要意义.本文通过CCD设备获取雌雄成虫的原始彩色图像,运用数学形态学和自适应图像增强法进行滤波分析,提高害虫RGB彩色图像及分通道图像的质量.针对RGB彩色图像提取害虫的颜色矩特征,针对B通道灰度图像提取基于灰度共生和差分统计矩阵的纹理、 形态不变矩等特征,对提取的36个特征数据进行归一化处理.将惩罚因子和RBF核函数参数作为SVM分类器识别率的重要判断标准,利用K折交叉验证选取最优参数组合并建立模型,当C=4,g=0.0825,识别率达到最佳98.33％.证实了将计算机视觉应用于昆虫性别自动判别的可行性.
Study on utomatic discrimination of male and female imagoes of Helicoverpa Armigera ( Hübner) based on computer vision

张红涛、刘迦南、谭联、许帅涛

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华北水利水电大学电力学院,郑州450011

棉铃虫 雌雄害虫 计算机视觉 支持向量机 图像识别

国家自然科学基金河南省科技攻关项目华北水利水电大学教学名师培育项目

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2019

环境昆虫学报
广东省昆虫学会,中国昆虫学会

环境昆虫学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.659
ISSN：1674-0858
年,卷(期)：2019.41(4)
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