【摘 要】
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结合传统图像处理方法与支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）技术,设计了一种黄金大蚊图像快速检测算法,对现场采集的黄金大蚊图像进行快速检测。该方法实现了在分割过程中完
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,广东省土地利用与整治重点实验室
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结合传统图像处理方法与支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）技术,设计了一种黄金大蚊图像快速检测算法,对现场采集的黄金大蚊图像进行快速检测。该方法实现了在分割过程中完成对害虫种类的标记,简化了图像处理步骤。同时,利用SVM支持小样本数据,解决了训练中样本数量的问题。从现实环境中拍摄得到100张黄金大蚊图片为素材进行分类器的训练与检测,得到识别率较高的分类器,利用所得到的分类器结合传统图像处理方法设计与实现了本检测算法。通过对80幅现场试验照片检测分析显示,对黄金大蚊的正确识别率可达
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