一种基于级联分类器的害虫识别方法
- 专利权人:
- 广州大学
- 发明人:
- 吴羽,林炽杰,黄文恺
- 申请号：
- CN201710430645.2
- 公开号：
- CN107316036A
- 申请日:
- 2017.06.09
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 裘晖`李斌
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于级联分类器的害虫识别方法，包括以下步骤：(1)获取训练样本；(2)从训练样本中分别提取正负样本的Haar‑like特征进行训练；(3)利用AdaBoost算法训练强分类器和弱分类器；(4)基于决策数建立Haar检测体系；(5)利用帧差法对害虫进行定位；(6)使用训练好的级联分类器对害虫进行识别。所述方法通过级联分类器对训练样本进行迭代训练，获取一个最优分类器，提高了检测精度，并采用帧差算法对感兴趣区域进行框定，缩小了识别区域，提高了算法的效率，同时利用Haar检测体系对分类器进行过滤，降低了误识率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
