【摘 要】
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综合利用计算机视觉技术和自组织神经网络技术,实现了对粮仓害虫的无损检测。通过对粮仓害虫图像的CCD图像预处理,提取了近十个几何特征参数,并通过优化选取其中6个参数输入
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综合利用计算机视觉技术和自组织神经网络技术,实现了对粮仓害虫的无损检测。通过对粮仓害虫图像的CCD图像预处理,提取了近十个几何特征参数,并通过优化选取其中6个参数输入神经网络进行训练。仿真结果表明,训练网络对粮仓4类常见害虫的识别率达到了91.7%,得到了较好的识别结果。
Comprehensive utilization of computer vision technology and self-organizing neural network technology, to achieve the non-destructive testing granary pests. By preprocessing CCD images of grain pests, nearly 10 geometric characteristic parameters were extracted, and 6 parameters were selected and input into the neural network for training. The simulation results show that the training network achieves 91.7% recognition rate of common pests in silos and obtains better recognition results.
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