基于数字图像的农业害虫精准检测算法的研究--以菜蝽检测为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 目标检测研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 目标检测技术及评价标准 | 第12-19页 |
| 2.1 基于机器学习的目标检测 | 第12-16页 |
| 2.2 基于点特征匹配的目标检测 | 第16-17页 |
| 2.3 评价标准 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于多种特征的级联检测算法 | 第19-27页 |
| 3.1 HAAR特征设计与计算 | 第19-21页 |
| 3.2 LBP特征的设计与计算 | 第21-23页 |
| 3.3 Gentle AdaBoost 分类器 | 第23-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 基于特征匹配的目标锁定 | 第27-36页 |
| 4.1 基于SIFT算法的点特征提取与匹配 | 第27-34页 |
| 4.2 粒子群算法与阈值划分 | 第34-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第36-45页 |
| 5.1 实验数据与运行平台 | 第36-38页 |
| 5.2 级联AdaBooer检测器的训练 | 第38-40页 |
| 5.3 点特征匹配的阈值划分 | 第40-41页 |
| 5.4 结果与分析 | 第41-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 结论 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
