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基于SVM的家蚕中毒分类识别研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
机器视觉;家蚕中毒;分类识别;SVM
中图分类号：
作者姓名：
石洪康;陈肖;王志斌;胡光荣;马勇;张剑飞
作者机构：
四川省农业科学院蚕业研究所,四川南充 637000;四川南充市丝绸(进出口)有限公司,四川 南充 637000
文献出处：
引用格式：
[1]石洪康;陈肖;王志斌;胡光荣;马勇;张剑飞-.基于SVM的家蚕中毒分类识别研究)[J].四川蚕业,2022(02):32-35
A类：
B类：
家蚕中毒,机器视觉,机器学习技术,自动识别,识别对象,识别图,图像数据集,中值滤波,缩放,阈值分割,增强图像,图像特征,特征差异,RGB,HSV,种颜色,颜色模型,模型求解,像样,颜色矩,灰度共生矩阵,纹理特征,分类识别模型,识别率
AB值：
0.358353
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