[发明专利]一种基于Kinect深度信息获取技术的害虫图像自动识别方法在审
申请号: | 201410337605.X | 申请日: | 2014-07-15 |
公开(公告)号: | CN104091175A | 公开(公告)日: | 2014-10-08 |
发明(设计)人: | 王儒敬;李瑞;谢成军;张洁;洪沛霖;宋良图;董伟;周林立;郭书普;张立平;黄河;聂余满 | 申请(专利权)人: | 中国科学院合肥物质科学研究院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 合肥天明专利事务所 34115 | 代理人: | 张祥骞;奚华保 |
地址: | 230031 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及一种基于Kinect深度信息获取技术的害虫图像自动识别方法,与现有技术相比解决了害虫图像识别方法识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤:像素位置转换;图像分割;方向校正;特征提取;特征训练及害虫识别。本发明能够自动识别害虫种类,提高了害虫的识别率与鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 kinect 深度 信息 获取 技术 害虫 图像 自动识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于Kinect深度信息获取技术的害虫图像自动识别方法,其特征在于,包括以下步骤:11)像素位置转换,将以像素为单位的数据转换成以实际距离为单位的数据;12)图像分割,对基于实际距离为单位的图像进行分割;13)方向校正,对提取的害虫点云进行方向校正,以保证害虫图像的平面与X‑Y平面平行;14)特征提取,对点云使用归一化的点云数量作为特征值,进行统计分析和特征提取;15)特征训练及害虫识别,使用SVM分类器进行训练且通过SVM分类器分类得到害虫种类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院合肥物质科学研究院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所,未经中国科学院合肥物质科学研究院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410337605.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录设备、信息再现方法和信息再现设备
- 信息记录装置、信息记录方法、信息记录介质、信息复制装置和信息复制方法
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录设备、信息重放设备、信息记录方法、信息重放方法、以及信息记录介质
- 信息存储介质、信息记录方法、信息重放方法、信息记录设备、以及信息重放设备
- 信息存储介质、信息记录方法、信息回放方法、信息记录设备和信息回放设备
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录装置、信息再现方法和信息再现装置
- 信息终端,信息终端的信息呈现方法和信息呈现程序
- 信息创建、信息发送方法及信息创建、信息发送装置