基于SVM的储粮害虫图像识别分类

• 作 者: 张红涛 胡玉霞 毛罕平
• 机 构: 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,华北水利水电学院电力学院,郑州大学电气工程学院
• 出 处: 农机化研究
• 发表日期: 2008年8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 stored- grain pests support vector machine grid search

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。