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基于SVM的家蚕中毒分类识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 石洪康 1 ; 陈肖 1 ; 王志斌 2 ; 胡光荣 1 ; 马勇 1 ; 张剑飞 1 ;

作者机构： 1.四川省农业科学院蚕业研究所

2.四川南充市丝绸(进出口)有限公司

关键词： 机器视觉;家蚕中毒;分类识别;SVM

期刊名称： 四川蚕业

ISSN： 1006-1185

年卷期： 2022 年 002 期

页码： 32-35

摘要： 本文使用机器视觉和机器学习技术开展了家蚕中毒的自动识别研究，主要内容包括：首先选择健康和中毒家蚕图像为识别对象，构建了家蚕中毒识别图像数据集，其次对图像进行中值滤波、尺寸缩放和阈值分割等处理以增强图像特征差异，并利用RGB和HSV两种颜色模型求解图像样本的颜色矩，提取出基于灰度共生矩阵的纹理特征，使用机器学习中的经典算法支持向量机（SVM）创建出分类识别模型，在数据集上的平均识别率为93.54%。本文结果验证了使用机器视觉和机器学习技术开展家蚕中毒识别的可行性，为后续研究提供参考。

  • 相关文献

[1]机器视觉在HSV颜色空间下稻瘟病病程分级判定研究. 刘永波,雷波,胡亮,唐江云,曹艳,尹亚琳. 2020

[2]蚕茧识别技术研究现状及发展趋势. 程方平,王义鹏,赵帮泰,郭曦,杨昌敏,张巍. 2024

[3]农业生产中机器视觉技术应用现状. 邱云桥,何婷婷,王春霞,王攀. 2025

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