首页 期刊 黑龙江八一农垦大学学报 基于后验概率SVM的水稻害虫识别方法研究 【正文】

基于后验概率SVM的水稻害虫识别方法研究

作者:吕军; 齐子年; 方梦瑞; 姚波 黄山学院信息工程学院; 黄山245041
水稻害虫   图像识别   支持向量机   后验概率  

摘要:针对水稻灯诱害虫姿态各异、样体残缺及硬判别对分类器的影响,提出基于后验概率SVM的害虫识别方法。对4种害虫进行图像预处理和特征提取,建立支持向量机识别模型,统计并分析测试集所有样本的后验概率。结果表明,利用SVM方法识别四种水稻灯诱害虫的平均识别率为96.8%,针对姿态各异造成的误判情况,当后验概率值全部小于0.7时,应考虑第二最大值所属种类作为识别输出。该方法能够提高识别率,为实际应用提供理论基础。

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