[發明專利]一種基于計算機視覺技術的棉鈴蟲雌雄成蟲判別方法

在審

• 申請號: 201810958814.4
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN109034269A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 張紅濤;胡玉霞;譚聯;劉新宇;顧波;胡昊;張曉東;劉迦南;許帥濤;裴震宇;常艷
• 申請（專利權）人: 華北水利水電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/36
• 代理公司: 鄭州聯科專利事務所(普通合伙) 41104
• 代理人: 劉建芳;常娟

本發明公開了一種基于計算機視覺技術的棉鈴蟲雌雄成蟲判別方法，對采集的不同性別的棉鈴蟲進行預處理后，得到其去除足、觸角后的蟲體圖像，對圖像分別提取其顏色、形狀、紋理等特征,利用模擬退火算法進行優化降維處理，對得到的特征數據，采用支持向量機分類器進行訓練測試，最終實現自動分類識別；本發明具有操作簡便、魯棒性強和識別精度高等優點，并有理想的時間性能，可以顯著提高昆蟲性別分類的鑒定效率。

技術領域

本發明涉及農林蟲害防治技術領域，尤其涉及一種基于計算機視覺技術的棉鈴蟲雌雄成蟲判別方法。

背景技術

棉鈴蟲，遍及于世界各氣候帶，寄主植物多達30多科200余種，最喜食棉花、玉米等作物，是世界性主要害蟲之一。我國棉花總產量世界第一，每年因棉鈴蟲造成的損失達15％-20％，一些損失嚴重的地區高達50％以上，僅1992年在華北棉區的一次蟲害大暴發，據估算其直接經濟損失高達100億元。雖然轉基因Bt棉花經過了20多年抗蟲性的研究和大規模種植的應用，為我國農業和生態發展挽回巨大經濟損失，但棉鈴蟲的抗性風險也在逐漸增大，有些地域轉基因棉花對棉鈴蟲等害蟲已無明顯控制作用，使得依靠轉基因作物來防治棉鈴蟲也面臨嚴峻的考驗。因此，棉鈴蟲的防治一直是許多國家的熱點研究問題。

目前，國內外用于區分昆蟲性別的方法主要有人工識別法、生物信息判別法、近紅外光譜分析法、圖像識別法等，但是，人工識別法具有工作量大、效率低、對工作人員專業知識要求太高、易出現人為誤差、對防治措施提供不準確甚至錯誤的信息等缺點，生物信息判別法能對害蟲做出精確分類，但是存在對時間及人力要求較高，無法廣泛運用于各類害蟲的性別判斷的缺點，近紅外光譜分析法存在建模難度大、識別準確率低等缺點，上述幾種方法均不適用對棉鈴蟲蟲害的防治和研究需求。圖像識別法，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術，具有效率高、分析準確快速的優點，但是，由于棉鈴蟲雌雄成蟲形態接近，如何利用圖像識別法進行棉鈴蟲雌雄成蟲判別成為目前亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于計算機視覺技術的棉鈴蟲雌雄成蟲判別方法，構建適于分類的有效特征空間，利用模擬退火算法和支持向量機相結合的圖像識別方法，對雌雄害蟲做出有效判別分類，識別速度快，正確率高，分類準確率能夠達到95％以上，且操作簡便，魯棒性強，并有理想的時間性能，能夠顯著提高昆蟲性別分類的鑒定效率。

本發明采用的技術方案為：

一種基于計算機視覺技術的棉鈴蟲雌雄成蟲判別方法，包括以下步驟：

A、在支持向量機SVM中訓練建立支持向量機分類器模型：具體包括以下步驟：

a1：建立訓練集：選取若干數量的棉鈴蟲雌雄成蟲作為訓練樣本，采集每個訓練樣本的彩色圖像構成訓練集；

a2：圖像預處理：對訓練集中每個訓練樣本的彩色圖像進行圖像預處理；

a3：圖像特征提取：對預處理后的訓練樣本彩色圖像進行特征數據提取，提取的特征數據包括顏色矩特征、紋理特征和形態不變矩特征；

a4：圖像特征降維優化：采用模擬退火算法對提取的特征數據進行降維優化處理，保留優化特征，構建害蟲分類的特征空間；

a5：在支持向量機SVM中輸入經過優化的圖像特征數據并訓練建立支持向量機分類器模型：將雌蟲規定為負類樣本，將雄蟲規定為正類樣本，將樣本優化后的特征數據按照對應的樣本種類輸入支持向量機SVM中進行分類訓練，構建棉鈴蟲雌雄成蟲判別的支持向量機分類器模型；

B、采集測試樣本圖像，提取測試樣本圖像特征數據；

b1：建立測試集：采集測試樣本的彩色圖像；

b2：圖像預處理：對采集的測試樣本彩色圖像進行圖像預處理；