文档介绍:该【水稻飞虱自动识别技术的研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【水稻飞虱自动识别技术的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。水稻飞虱自动识别技术的研究的综述报告水稻飞虱是水稻上常见的害虫之一,会导致水稻生长受到严重影响,进而影响水稻的产量和质量。传统的飞虱识别方法通常需要人工识别,费时费力且存在误判的可能性。随着机器视觉技术的发展,自动飞虱识别技术逐渐得到了广泛应用和研究。目前自动飞虱识别技术主要采用图像处理和机器学****两种方法。其中,图像处理方法主要是通过提取图像特征来识别飞虱,比如利用小波变换、灰度共生矩阵、图像矩等方法提取影像特征,然后通过分类器将图像分类为有飞虱和无飞虱两类。虽然这种方法较为简单,但是需要手动设计特征,而且在复杂环境下可能存在误判。机器学****技术则利用大量已知的飞虱图像样本进行训练,从而建立一个飞虫分类器。根据训练的分类器来自动识别水稻飞虱。机器学****技术包括传统的支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、决策树(DT)等分类器。其中,N)和物体检测技术如YOLO(YouOnlyLookOnce)等算法也逐渐被应用于水稻飞虱的自动识别中。近年来,研究人员在这方面取得了不少进展。例如,Lee等人提出了一种基于色彩反转和低通滤波的飞虱检测方法,该方法可提高检测准确率和强化图像特征。王瑞等人使用梯度直方图、颜色直方图和局部二进制模式(LBP)等特征,采用SVM模型进行水稻飞虱分类,取得了较高的识别率。李庭馨等人提出将YOLOv3算法应用于水稻飞虱的自动识别中,准确率达到了92%以上。此外,还有许多其他研究方法和技术如基于形态学、纹理分析、拟合椭圆等方法应用于高精度的飞虱检测和定位中。综上所述,自动水稻飞虱识别技术是一种快速、准确和非侵入式的害虫监测方法,该技术在农业生产中具有广泛的应用前景。未来的研究方向可能涉及更高的识别精度、更快的识别速度、更高的鲁棒性和更广泛的适用性。此外,该技术还可结合其他技术如数字农业、物联网等实现对农作物的远程监测和控制,有效提高农业生产效率和降低农业资源浪费。