[发明专利]昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法

权利要求书

1.昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、将采集的将视频数据中的各帧图像由彩色转化为灰度，并将所述灰度图像与对应的建模背景进行差分操作；

S2、将所得的图像分割成一定数量的区域块；

S3、计算各图像块的特征值，所述特征值包括亮度特征值、颜色特征值、方向特征值，深度特征值和稀疏特征值；

S4、将所得各特征值的测度线性归一化至[0，1]范围之内；对各个超像素单元进行四种特征值的融合，得到超像素精度的显著性图；

S5、根据最大类间方差法，对所得的超像素精度的显著性图进行自适应阈值分割，得到具有突出显著的目标部分的二值图；

S6、利用SIFT算法从查询图库中不同类别的图像中提取SIFT特征点，将所有特征点向量集合到一块，利用K-Means聚类算法合并相似的SIFT特征点，构造一个包含若干个词汇的词典；

S7、提取图像显著性区域的视觉词，统计图像显著性图内视觉词的个数，构造视觉短语，生成图像的图像描述；

S8、将所得图像的图像描述与知识数据库中每幅图像进行图像匹配，根据匹配的结果，判断待分类实蝇是否属于知识数据库中的已知种类。

2.根据权利要求1所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，所述的知识数据库中包含已知类别的多种实蝇的特征数据。

3.根据权利要求1所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，利用均值法进行背景建模。

4.根据权利要求1所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，所述知识数据库中设有一网络爬虫，用于搜索与所查询数据相关的网站或文档。

5.根据权利要求3所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，均值法为在视频图像中取连续N帧，计算这N帧图像像素灰度值的平均值作为背景图像的像素灰度值。

6.根据权利要求1所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，所述步骤S5中的阈值取值范围为0.165～0.315。

7.根据权利要求1所述的昆虫图像检测方法以及昆虫分类方法，其特征在于，知识数据库连接有一更新模块，用于通过3G网络、Wi-Fi网络方式更新知识数据库。