基于机器视觉的果园性诱害虫在线识别与计数方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究目的与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·基于标准样本的害虫识别 | 第11-12页 |
| ·基于田间样本的害虫识别 | 第12-13页 |
| ·害虫图像分割研究 | 第13-14页 |
| ·图像Zernike矩形状描述 | 第14页 |
| ·支持向量机在农业图像分类中的应用 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| ·研究内容与方法 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第二章 果园害虫图像采集与图像预处理 | 第19-27页 |
| ·图像采集系统构建 | 第19-21页 |
| ·试验材料获取与选择 | 第21-22页 |
| ·图像预处理方法 | 第22-24页 |
| ·图像预处理实现 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第三章 果园粘连害虫图像分割方法研究 | 第27-39页 |
| ·基于形状因子和分割点定位的分割方法研究 | 第27-32页 |
| ·形状因子及粘连判定 | 第27-28页 |
| ·分割点类型与定位 | 第28-30页 |
| ·粘连区域分割实现 | 第30-31页 |
| ·分割结果分析 | 第31-32页 |
| ·粘连害虫分割方法的评价与比较 | 第32-37页 |
| ·分水岭算法 | 第32-33页 |
| ·评价指标 | 第33-34页 |
| ·比较与分析 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 果园害虫特征提取研究 | 第39-63页 |
| ·基于Zernike矩的形状不变特征提取方法研究 | 第39-53页 |
| ·Zernike矩基本原理 | 第39-40页 |
| ·Zernike特征提取方法实现 | 第40-43页 |
| ·特征不变性验证 | 第43-46页 |
| ·Zernike矩特征向量构建 | 第46-50页 |
| ·Zernike矩特征向量降维 | 第50-53页 |
| ·颜色、纹理等形状无关特征提取方法研究 | 第53-62页 |
| ·颜色特征提取 | 第53-55页 |
| ·纹理特征提取 | 第55-57页 |
| ·特征向量的构建 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于支持向量机的果园害虫分类模型研究 | 第63-84页 |
| ·支持向量机分类方法 | 第63-72页 |
| ·SVM原理分析 | 第63-65页 |
| ·核函数选择 | 第65-66页 |
| ·分类器参数优化 | 第66-69页 |
| ·多类分类器设计 | 第69-72页 |
| ·支持向量机分类结果 | 第72-82页 |
| ·基于Zernike矩特征的分类 | 第72-76页 |
| ·基于颜色纹理特征分类 | 第76-82页 |
| ·两种特征分类识别结果分析 | 第82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 第六章 果园害虫监测设备与系统构建 | 第84-106页 |
| ·设备硬件系统设计 | 第84-87页 |
| ·控制器模块 | 第85页 |
| ·图像采集模块 | 第85-86页 |
| ·无线通信模块 | 第86页 |
| ·风扇开关模块 | 第86-87页 |
| ·电源模块 | 第87页 |
| ·设备软件设计 | 第87-93页 |
| ·系统运行流程 | 第87-88页 |
| ·图像采集与控制 | 第88-90页 |
| ·果园害虫识别算法框架 | 第90-91页 |
| ·算法混合设计与实现 | 第91-92页 |
| ·数据传输软件设计 | 第92-93页 |
| ·系统功能实现与测试 | 第93-105页 |
| ·硬件参数与实现 | 第93-94页 |
| ·功能模块实现 | 第94-97页 |
| ·识别测试试验 | 第97-105页 |
| ·小结 | 第105-106页 |
| 第七章 结论与展望 | 第106-109页 |
| ·主要研究结论 | 第106-107页 |
| ·特色与创新 | 第107页 |
| ·展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 作者简历 | 第116-117页 |
