基于SVM的储粮害虫图像识别分类

被引：11

作者：

张红涛 ^{[1
]}

胡玉霞 ^{[2
]}

毛罕平 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室/江苏省重点实验室

[2] 郑州大学电气工程学院

来源：

农机化研究 | 2008年 / 08期

关键词：

储粮害虫; 支持向量机; 网格搜索; 图像识别; 模糊分析;

D O I：

10.13427/j.cnki.njyi.2008.08.042

中图分类号：

S379.5 [防潮、防霉处理，防虫、防鼠、防火];

学科分类号：

摘要：

粮虫图像识别属于小样本、参数多和特征之间混合度大的分类问题,因此分类器的设计是自动检测系统的关键环节。为此,采用网格搜索法,以SVM交叉验证训练模型的识别率为判别准则,对支持向量机分类器的参数和进行优化。应用SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到93%以上。结果证实了基于SVM的分类器可进一步提高粮虫识别的精度。

引用

页码：36 / 38

页数：3

共 6 条

[1] 储粮害虫检测现状 [J].