基于图像的昆虫自动识别与计数研究进展

被引：42

作者：

姚青 ^{[1
]}

吕军 ^{[1
]}

杨保军 ^{[2
]}

薛杰 ^{[1
]}

郑宏海 ^{[3
]}

唐健 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江理工大学信息电子学院

[2] 中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室

[3] 浙江象山县农林局

来源：

中国农业科学 | 2011年 / 14期

关键词：

昆虫自动识别; 昆虫计数; 图像处理; 特征提取; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：2886 / 2899

页数：14

共 84 条

[1] 黄瓜蚜虫的图像识别与计数方法 [J].

邱白晶 ;

王天波 ;

李娟娟 ;

李坤 .

农业机械学报, 2010, 41 (08) :151-155

[2] 基于图像分析的蔬菜食叶害虫识别技术 [J].

蔡清 ;

何东健 .

计算机应用, 2010, 30 (07) :1870-1872

[3] 基于图割理论的储粮害虫图像分割 [J].

张卫芳 ;

郭敏 .

科学技术与工程, 2010, 10 (07) :1661-1664+1679

[4] 基于粒子群优化的仓虫分类识别技术研究 [J].

董卓莉 .

计算机应用与软件, 2010, 27 (01) :228-230

[5] 一种角度无关的Gabor-SVM昆虫识别 [J].

黄世国 ;

周明全 ;

耿国华 .

小型微型计算机系统, 2010, 31 (01) :143-146

[6] 基于小波包分解及模糊支持向量机的红虫识别 [J].

赵晶莹 ;

郭海 ;

孙兴滨 ;

姜云汉 .

计算机应用, 2010, 30 (01) :227-229+232

[7] 基于BP神经网络的储粮害虫分类识别研究 [J].

方明 ;

周龙 .

武汉工业学院学报, 2009, 28 (04) :70-73

[8] 基于分形理论的林业害虫图像的边缘检测 [J].

王正宏 ;

宋蛰存 .

机电产品开发与创新, 2009, 22 (06) :153-155

[9] 蝶类昆虫识别算法的研究与分析 [J].

李海军 ;

徐凤生 .

计算机应用与软件, 2009, 26 (10) :78-80

[10] 基于小波分析及改进KNN的红虫识别研究 [J].

赵晶莹 ;

郭海 ;

孙兴滨 .

安徽农业科学, 2009, 37 (29) :14191-14193

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