资料介绍
为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蜱虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%~100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%.因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求。为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蜱虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%~100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%.因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求.
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