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专利

一种基于多特征稀疏表示技术的害虫图像识别方法

行业领域: 电子信息|生物医药

发布时间:2020/3/6 14:47:03

合作方式:成果转让

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成果内容简介

一、技术摘要

本发明涉及一种基于多特征稀疏表示技术的害虫图像识别方法,与现有技术相比解决了害虫图像识别方法在复杂现实环境中识别能力较差的缺陷。本发明包括以下步骤害虫图像的多特征提取构建多特征训练样本矩阵多特征融合学习多特征融合识别。本发明提高了害虫识别的准确率。利用害虫图像的颜色特征、形状特征以及纹理特征分别构造相应的特征训练样本矩阵,结合稀疏表示识别框架,通过融合颜色、形状、纹理三种特征下的识别结果,实现了不同特征的有效融合。

二、技术背景

计算机图像处理技术和理论的飞速发展,为实现害虫的识别提供了先进的技术手段。由于其具有速度快、准确性高、信息量大等优点,近年来在害虫识别方面得到较多的应用。利用该技术可以及时、准确地识别害虫,减少农药的使用,提高作物产量和质量,保护生态环境。现阶段研究人员已经提出了多种害虫图像识别方法,这些方法在环境得到有效控制的前提下性能卓越。然而在现实场景中复杂的农田背景、害虫的不同姿态以及不同外貌等变化较大,农作物害虫的识别受图像多种特征的影响,这些害虫识别方法的性能则存在一定局限性。稀疏表示的方法对遮挡和像素污染等均具有鲁棒性,因此如何利用多特征稀疏表示技术来进行害虫图像的识别已经成为急需解决的技术问题。

 

三、技术原理

害虫图像多特征(颜色、纹理、形状)提取、构建多特征训练样本矩阵、多特征融合学习、多特征融合识别。

四、技术优势

基于多特征稀疏表示技术的害虫图像识别方法,与现有技术相比提高了害虫识别的准确率。利用害虫图像的颜色特征、形状特征以及纹理特征分别构造相应的特征训练样本矩阵,结合稀疏表示识别框架,通过融合颜色、形状、纹理三种特性下的识别结果,实现不同特征的有效融合。

适用范围
前期应用示范情况
获得研发资助情况
转化应用前景
技术推广方式

中国科学院合肥物质科学研究院

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