[发明专利]一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，对采集的不同性别的棉铃虫进行预处理后，得到其去除足、触角后的虫体图像，对图像分别提取其颜色、形状、纹理等特征,利用模拟退火算法进行优化降维处理，对得到的特征数据，采用支持向量机分类器进行训练测试，最终实现自动分类识别；本发明具有操作简便、鲁棒性强和识别精度高等优点，并有理想的时间性能，可以显著提高昆虫性别分类的鉴定效率。

技术领域

本发明涉及农林虫害防治技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法。

背景技术

棉铃虫，遍及于世界各气候带，寄主植物多达30多科200余种，最喜食棉花、玉米等作物，是世界性主要害虫之一。我国棉花总产量世界第一，每年因棉铃虫造成的损失达15％-20％，一些损失严重的地区高达50％以上，仅1992年在华北棉区的一次虫害大暴发，据估算其直接经济损失高达100亿元。虽然转基因Bt棉花经过了20多年抗虫性的研究和大规模种植的应用，为我国农业和生态发展挽回巨大经济损失，但棉铃虫的抗性风险也在逐渐增大，有些地域转基因棉花对棉铃虫等害虫已无明显控制作用，使得依靠转基因作物来防治棉铃虫也面临严峻的考验。因此，棉铃虫的防治一直是许多国家的热点研究问题。

目前，国内外用于区分昆虫性别的方法主要有人工识别法、生物信息判别法、近红外光谱分析法、图像识别法等，但是，人工识别法具有工作量大、效率低、对工作人员专业知识要求太高、易出现人为误差、对防治措施提供不准确甚至错误的信息等缺点，生物信息判别法能对害虫做出精确分类，但是存在对时间及人力要求较高，无法广泛运用于各类害虫的性别判断的缺点，近红外光谱分析法存在建模难度大、识别准确率低等缺点，上述几种方法均不适用对棉铃虫虫害的防治和研究需求。图像识别法，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，具有效率高、分析准确快速的优点，但是，由于棉铃虫雌雄成虫形态接近，如何利用图像识别法进行棉铃虫雌雄成虫判别成为目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，构建适于分类的有效特征空间，利用模拟退火算法和支持向量机相结合的图像识别方法，对雌雄害虫做出有效判别分类，识别速度快，正确率高，分类准确率能够达到95％以上，且操作简便，鲁棒性强，并有理想的时间性能，能够显著提高昆虫性别分类的鉴定效率。

本发明采用的技术方案为：

一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，包括以下步骤：

A、在支持向量机SVM中训练建立支持向量机分类器模型：具体包括以下步骤：

a1：建立训练集：选取若干数量的棉铃虫雌雄成虫作为训练样本，采集每个训练样本的彩色图像构成训练集；

a2：图像预处理：对训练集中每个训练样本的彩色图像进行图像预处理；

a3：图像特征提取：对预处理后的训练样本彩色图像进行特征数据提取，提取的特征数据包括颜色矩特征、纹理特征和形态不变矩特征；

a4：图像特征降维优化：采用模拟退火算法对提取的特征数据进行降维优化处理，保留优化特征，构建害虫分类的特征空间；

a5：在支持向量机SVM中输入经过优化的图像特征数据并训练建立支持向量机分类器模型：将雌虫规定为负类样本，将雄虫规定为正类样本，将样本优化后的特征数据按照对应的样本种类输入支持向量机SVM中进行分类训练，构建棉铃虫雌雄成虫判别的支持向量机分类器模型；

B、采集测试样本图像，提取测试样本图像特征数据；

b1：建立测试集：采集测试样本的彩色图像；

b2：图像预处理：对采集的测试样本彩色图像进行图像预处理；