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题名基于后验概率SVM的水稻害虫识别方法研究
被引量:4
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作者
吕军
齐子年
方梦瑞
姚波
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机构
黄山学院信息工程学院
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出处
《黑龙江八一农垦大学学报》
2018年第2期92-94,117,共4页
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基金
黄山学院自然科学研究项目(2013xkj008)
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文摘
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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关键词
水稻害虫
图像识别
支持向量机
后验概率
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Keywords
rice pests
image identification
svm
posterior probability
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分类号
S435.6
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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