基于BP神经网络的柑橘始叶螨图像识别

摘要

针对柑橘始叶螨(Eotetranychus kankitus)自动识别问题,对柑橘始叶螨图像采用基于骨架的形态特征提取方法,自动提取柑橘始叶螨的骨架数学形态特征,以此作为BP神经网络的输入因子,较好地实现了柑橘始叶螨的识别.在设计的原型系统上成功识别柑橘始叶螨、柑橘全爪螨[Panonychus citri (McGregor)]和柑橘瘤瘿螨(A ceria sheldoni)3类叶螨,识别率均大于90％,每图像样本平均识别时间小于1s,较传统的采用图像像素灰度的神经网络识别方法更快、更实用.