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题名一种微型昆虫图像智能识别方法
被引量:3
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作者
罗桂兰
王熙
郝鸿俊
张梅
潘小雄
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机构
大理大学数学与计算机学院
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出处
《大理大学学报》
CAS
2020年第6期7-13,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61661001)
云南省地方本科高校(部分)基础研究联合专项资金项目(2018FH001-057)
国家级大学生创新创业训练计划项目(201810679038)。
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文摘
因洱海湿地昆虫具有形态微小、不易识别的特点,为提高昆虫数据智能化处理和分类效率,设计了一种微小昆虫智能识别方法。该方法通过SVM-AdaBoost机器学习模型实现了昆虫图像的分类学习,并基于IOS移动平台,采用MVC(Model View Controller)设计模式,使用Swift语言编写了昆虫图片的获取、显示、识别等功能。通过真机实时性能测试表明该方法具有良好的可靠性,满足了智能化的实时性要求。通过昆虫图像识别效果评估,结果表明该方法能够智能识别湿地微型昆虫,其识别精确度和回调率达到了92%,准确率达到了91%。
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关键词
昆虫图像处理
智能分类识别
支持向量机
ADABOOST算法
准确率
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Keywords
insect image processing
intelligent classification and recognition
support vector machine
AdaBoost algorithm
accuracy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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