病媒生物自动分类系统——蜚蠊子系统的研制

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摘要目的:为解决目前蟑螂分类上的困境,开发出全自动的蟑螂分类系统。方法:将图像数字形态学特征提取与LVQ神经网络模式识别相结合,研究、开发出一种能将11种的蟑螂自动分类的系统。结果:本研究建立、训练了一个适用于11种蟑螂成虫的分类器net。样品图片送入系统后,自动完成图像处理、特征提取及分类过程。结论:经检验,分类器net的正确率为100%。

作者刘立志何振毅

机构地区盐步社区卫生服务中心佛山海关驻禅城办事处

出处《饮食科学》 2019年第20期290-291,293,共3页 Diet Science

关键词模式识别分类昆虫自动识别神经网络

分类号 R184 [医药卫生—流行病学]

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参考文献2

1赵汗青,沈佐锐,于新文.数学形态特征应用于昆虫自动鉴别的研究[J].中国农业大学学报,2002,7(3):38-42. 被引量：80
2何振毅,陆永忠.病媒昆虫分类技术的研究进展[J].中国国境卫生检疫杂志,2006,29(3):190-193. 被引量：9

二级参考文献33

1周龙.储粮害虫智能检测方法的分析[J].粮油食品科技,2004,12(4):7-9. 被引量：9
2孔祥维,陈素贤.显微镜下蠕虫卵微机检测与识别系统的研制[J].中国寄生虫学与寄生虫病杂志,1995,13(2):150-151. 被引量：6
3于新文.昆虫图像数字技术的研究开发：[学位论文].北京:中国农业大学,1999..
4Keagy P M;Schatzki T F.Machine Recognition of weevil damage in wheat radiographs,1993(06).
5Vigneault C;Roger C;Boivin G.Study of the behavior of insects with the assiatance of computer vision,1994.
6Lucas P J;J Noldus;Andrew J Spink;Ruud A.J.Tegelenbosch.Computerised video tracking,movement analysis and behaviour recognition in insects,2002(35).
7E R Davies;M Bateman;D R Mason.Design of efficient line segment detectors for cereal grain inspection[J],2003(24).
8闫护森.口岸卫生处理技术教材汇编,2004.
9沈佐锐,于新文.昆虫数学形态学研究及其应用展望[J].昆虫学报,1998,41(S1):142-150. 被引量：45
10应义斌,景寒松,马俊福.用计算机视觉进行黄花梨果梗识别的新方法[J].农业工程学报,1998,14(2):221-225. 被引量：27

共引文献83

1王建楠,周文靖,崔广新,吕冬云,罗志文.黑龙江省蝴蝶自动识别APP系统研发与设计[J].生物学通报,2019,54(6):48-50. 被引量：1
2李正,倪远平,刘迪,王海鹏.实蝇图像识别中的形态特征提取研究[J].机械与电子,2010,28(S1):58-62. 被引量：1
3王庆林,夏敏,杜瑞卿,王小立.粗糙集理论在昆虫分类学上的应用[J].动物分类学报,2005,30(3):478-483. 被引量：4
4杨宏伟,张云.计算机视觉技术在昆虫识别中的应用进展[J].生物信息学,2005,3(3):133-136. 被引量：8
5蔡笃程,刘桂清,李大军.蜻蜓3属的非参数判别分析[J].华南热带农业大学学报,2005,11(4):15-19. 被引量：4
6何振毅,陆永忠.病媒昆虫分类技术的研究进展[J].中国国境卫生检疫杂志,2006,29(3):190-193. 被引量：9
7杜瑞卿,王庆林,刘广亮,张征田,李晨.粗糙集滤过的神经网络在昆虫分类学上的应用研究[J].生物医学工程学杂志,2006,23(4):862-868.
8赵汗青,王小艺,杨忠歧,种焱,何德敏.利用图象对白蜡窄吉丁的自动识别[J].植物检疫,2006,20(5):286-287. 被引量：5
9周杰,黄兵.计算机辅助专家系统在动物分类鉴定中的应用[J].中国寄生虫学与寄生虫病杂志,2006,24(B12):24-28. 被引量：3
10赵玉霞,王克如,白中英,李少昆,谢瑞芝,高世菊.贝叶斯方法在玉米叶部病害图像识别中的应用[J].计算机工程与应用,2007,43(5):193-195. 被引量：29

1詹翔,张婷,林聪,冯玮延,赵杏.基于深度学习的乳腺病理图像分类实验方法[J].计算机应用,2019,39(S02):118-121. 被引量：7
2邓凌云.遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用[J].现代电子技术,2020,43(1):40-43. 被引量：5
3李扬,陈玉辰,王子健,蒋浩然.市场竞争机制下用户用电行为特性辨识模型[J].电力自动化设备,2019,39(11):92-98. 被引量：12
4李海洋.基于离散小波变换的抗噪图像水印处理[J].信息化研究,2019,45(5):23-26. 被引量：2
5周济民.基于神经网络改进的元胞自动机分析——美国阿片类药物滥用情况[J].信息系统工程,2019,0(11):144-145. 被引量：1
6赵尚义,王远军.基于3D CNN的脑胶质瘤分类算法[J].光学技术,2019,45(6):749-755. 被引量：3
7杨晓虎,朱颖,朱珣.基于Unity3D游戏开发的批处理技术研究[J].科技创新与应用,2020,0(3):31-32. 被引量：1
8马丽华,黄钢,王喜明.基于层次分析法的河北省病媒生物密度监测质量评价方法研究[J].中国媒介生物学及控制杂志,2019,30(6):634-638. 被引量：3
9刘福刚.一种适用于中文博客自动分类的贝叶斯算法[J].长春师范大学学报,2019,38(12):36-43. 被引量：1
10李治平,吴照,刘旭红,吴宁,贾玉新.甘肃省2018年病媒生物监测报告[J].中国媒介生物学及控制杂志,2019,30(6):639-642. 被引量：32

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