基于视频和SVM的储粮害虫检测与识别

摘要

研究基于视频的储粮害虫检测与基于支持向量机的储粮害虫图像识别技术.针对视频图像序列中运动目标的检测和分割问题,提出了一种新的基于图像块和HVS彩色图像差值相结合的运动目标检测算法,用于提取静态储粮害虫图像;针对储粮害虫图像的识别问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰算法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.针对100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.