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[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 李小林  林大辉  李威  黄世国  
基于客户机/服务器架构建立客户端和服务器端.用户通过客户端输入昆虫图像并上传到服务器;通过服务器端建立昆虫图像数据库,提取昆虫的不变矩纹理特征,计算待识别昆虫与数据库中昆虫的相似程度,获得识别结果并反馈给用户.结果表明,昆虫识别准确率为70%.
[期刊] 中国农业科学  [作者] 姚青  吕军  杨保军  薛杰  郑宏海  唐健  
随着计算机技术的快速发展,现代农业逐步走向数字化、精准化和智能化,昆虫自动识别和计数成为国内外研究的热点。论文综述了国内外基于图像的昆虫自动识别与计数技术研究的主要方法和应用,概述了各种方法的原理,比较了它们的优缺点,最后讨论了存在的问题及研究展望。
[期刊] 物流技术  [作者] 曹炯清  
根据目前物流编号识别效率和精度低的缺陷,提出一种基于图像处理和LapLacian支持向量机(Lap SVM)的物流编号自动识别算法。该算法通过图像采集设备获得物流编号图像,对图像进行预处理和数字字符分割,接着对各个数字字符图像进行特征提取,同时利用标记样本与未标记样本来训练支持向量机(SVM)分类器,实现很少标记样本下的精确字符分类,从而达到编号识别的目的。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 张银松  赵银娣  袁慕策  
针对传统机器学习采用人工提取特征方法时,由于人为主观性而影响昆虫识别效果与计数准确性的问题,采用图像特征自动提取方法,将深度学习目标检测模型引入昆虫的识别与计数领域,对Faster-RCNN目标检测模型进行改进:针对昆虫体积小,图像分辨率较低的特点,用网络深度更深,运算量更小的深度残差网络(ResNet50)代替原来的VGG16,以提取更加丰富的特征;针对部分昆虫密集的特点,用Soft-NMS算法代替传统的非极大值抑制(NMS)算法,以减少密集区域的漏检。结果表明:改进后Faster-RCNN模型的检测准确率达到90.7%,较未改进的Faster-RCNN模型提高了4.2%,可以运用于昆虫的分类计数。利用深度学习目标检测模型进行昆虫识别与计数较传统的昆虫识别与计数方法更加方便,能够将昆虫的识别、定位和计数融为一体。
[期刊] 林业科学  [作者] 林达坤  黄世国  张飞萍  梁光红  吴松青  胡霞  王荣  
【目的】应用计算机图像处理技术提取昆虫图像特征,提出一种新的特征选择技术筛选昆虫识别相关的特征,以准确、快速地识别出鳞翅目昆虫种类。【方法】基于开源的利兹蝴蝶数据集和拍摄的以森林鳞翅目昆虫为主的数据集,采用改进的纹理特征提取算法(DRLBP)提取鳞翅目昆虫图像纹理特征,应用汉明距离计算的粒子间距离度量种群多样性,提出进化过程中自动调整多样性的方法,给出二进制自适应差分进化算法(BADE)。利用BADE算法筛选合适的较小维数的纹理特征子集,并用基于概率协同表示的分类器(PROCRC)进行图像分类。【结果】PROCRC分类器在所有数据集上均展现出良好分类效果,平均识别率分别为81.73%和88.18%。经特征选择后的昆虫的分类精度显著提升,最高提升率达13.49%。BADE的性能高于其他特征选择算法,且经BADE算法特征选择后纹理数据集的维数和分类所需时间均显著下降,其降维率接近50%,时间减少率最高达50%。【结论】BADE算法可有效进行特征选择,提高识别精度,节约模型的识别时间,利用群体智能优化算法对鳞翅目昆虫图像进行特征选择的方法具有可行性,DRLBP和BADE算法相结合的鳞翅目昆虫识别方法在农林昆虫的快速、准确识别中具有广阔应用前景。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 李先福  陆永林  石欣  敖偲成  谭路  叶麟  蔡庆华  
对于水生昆虫及其它生物而言,大小是一个重要的功能性状,但是头宽的测量特别耗时和受人为因素影响。随着计算机技术的发展,基于图像分析技术(一种快速测量大小的策略)可获得传统方式难以获得的大小参数,明确这些大小参数与头宽的关系,对推动这些参数的应用具有重要意义。选择两种个体大小差异较大的蜉蝣(梧州蜉和光滑细蜉)作为研究对象,对其头宽与基于数字图像获得的面积,周长,最小矩形的长和宽,最适合椭圆的长轴和短轴和粒径等个体大小参数的相关性进行研究。数字图像采用改进后的描述仪扫描获取;图像分析基于ImageJ软件完成;基于二元直线回归和多元直线回归分析各参数之间的相关性。各种层次的回归分析结果均表明:基于图像分析获得的两种蜉蝣所有个体大小参数均与头宽大小呈极其显著的正相关性,其中面积的相关性最高。并且面积与其它大小参数相关性也极其显著,对个体大小具有较好的代表性。研究结果为推动数字图像分析技术应用在水生昆虫及其它生物的生物学和生态学研究中提供了技术支持和理论依据。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 黄儒乐  吴江  韩宁  
探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 于新文  沈佐锐  高灵旺  李志红  
为进行昆虫图象的识别和分类 ,对昆虫图象几何形状特征的提取及测量进行了研究。提取了区域面积、边界周长、孔洞数、偏心率、形状参数、圆形性、似圆度、球状性和叶状性 9个直观易测的特征。采用判别分析方法对这些特征进行筛选得到 6个具有判别意义的特征 ,分别为区域面积、偏心率、形状参数、周长、似圆度、叶状性 ;剔除了与似圆度具有相关性的圆形性和球状性等特征。利用这 6个特征对 3种昆虫进行了识别 ,准确率均达到10 0 % ,表明本研究所提取的 6个昆虫图象特征用于昆虫图象识别是有效的
[期刊] 生态经济  [作者] 周振宏  
从数量上看,昆虫占到了地球所有生命的三分之二以上,从炎热的赤道到冰冷的两极,几乎地球上的每个角落均有昆虫的身影。从历史演化上看,昆虫是地球上极为重要的生命存在,其在地球上存在的历史比人类要长很多,人类出现至今不过才100万年,而昆虫早在三四亿年前就出现在地球上了。昆虫是地球生态循环不可缺少的部分,对人类及整个生物界有着
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 赵汗青  沈佐锐  于新文  
用虫体面积、周长等 1 1项数学形态特征对 40种昆虫实现自动鉴别 ,得出了各项数学特征的权重。在昆虫的自动鉴别中 ,1 1项特征所起的作用大小为 :面积 >偏心率 >形状参数 >周长 >纵轴长 >孔洞数 >横轴长、似圆度 >叶状性 >圆形性 >球状性。以面积、周长等数学形态特征为分类依据 ,对隶属 8目 2 5科的 40种昆虫进行了二叉式分类 ,并以此为鉴别机理 ,实现了对昆虫自动识别软件 Bug Visux的升级 ,使其能够自动鉴别的昆虫种类由 3种增加到 40种 ,准确率达到 97.5%。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 孙仁山  李文彬  田勇臣  华丽  
为了适应我国人工工业用材林自动化整枝抚育的需要,该文提出一种用于工业用材林自动整枝的立木枝干动态识别系统框架,对人工林侧柏的枝干进行了数字图像采集及处理,利用计算机视觉、图像处理、小波分析技术对图像进行压缩、滤波、分割、消噪及边缘特征提取.同时提出了一种立木枝干计算机自动识别算法,提取立木图像枝干形状、尺寸、弯曲度及相对空间位置关系基本生长特征,即利用模式识别技术验算其与特征数据库的匹配情况,从而达到立木枝干自动识别的目的,为后续的自动识别研究提供了依据.
[期刊] 开放教育研究  [作者] 江波  李万健  李芷璇  叶韵  
学习情绪是学习者模型的重要内容,如何识别学习者的学习情绪是下一代智能教辅系统的关键技术。困惑是最常见的学习情绪之一,及时识别并解决困惑有助于提高学习效果,然而困惑情绪内隐性较强,识别难度较大。本研究设计了一组基于在线测评的困惑诱导实验,提出了一种基于面部表情的学习困惑自动识别算法。研究人员通过设定不同难度的测试题诱导被试产生困惑情绪,同时利用摄像设备实时捕捉学习者的面部表情,提取面部重要特征点,进而利用机器学习算法进行困惑识别。在实验中,本研究使用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林和深度学习等机器学习算法建立学习困惑自动检测模型,并与被试自我报告确定的困惑标签进行对比。实验结果表明,多数分类算法能有效检测学生的学习困惑,随机森林模型的预测性能最佳,平均准确率为71.18%。本研究所提出的方法可为下一代智能教辅系统的学习者情绪建模提供技术支撑。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 吴亚榕  李键红  
提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构。通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别。试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67%,较稀疏表示分类算法提高5.7%,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s。
[期刊] 物流技术  [作者] 梁碧婵  
指出利用图像识别的技术对配送货物的编号进行识别是一种有效的方法,它不仅实现简单,而且成本较低,是一种能够实现RFID功能的低成本方法,并将最小二乘支撑向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)用于货物的编号自动识别。通过实验验证了其有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 张晓娟  陆伟  雷声伟  
从Sogou查询日志中选取样本查询且进行人工标注,通过对标注后新闻查询的分析,提出能用于识别新闻意图的新特征,即查询表达式特征、查询随时间分布特征以及点击结果特征。根据这3个特征,利用决策树分类器实现查询中新闻意图的自动识别,结果发现:1新闻类查询的查询目标主要集中在特定主题信息以及娱乐类信息方面,其查询主题大多为娱乐、政治、体育与经济类信息;2相对非新闻查询,新闻查询具有更可能包含实体、随时间分布波动较大、点击结果之间相似度更高的特点;3本方法对查询中新闻意图的识别效果较好,其宏平均准确率、召回率、F值分别为0.76、0.73、0.74。
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