一种基于SVM多分类模型的作物病虫害识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于SVM多分类模型的作物病虫害识别方法及系统，其方法包括，基于双边滤波器对每一幅叶片样本图像进行去噪处理，得到叶片样本去噪图像集；对每一幅叶片样本去噪图像进行HOG特征提取和LBP特征提取，得到每一幅叶片样本去噪图像的HOG特征和LBP特征；根据分类正确率按权重将HOG特征和LBP特征进行线性组合，得到叶片样本去噪图像的混合特征；将所有叶片样本去噪图像的混合特征输入至初始SVM模型中进行训练，得到分类器；将待分类叶片去噪图像的混合特征输入至分类器中进行分类，得到所述待分类叶片的分类结果。本发明可以解决现有作物病虫害识别方法不能识别多种类型的作物病虫害，识别的准确度及鲁棒性低的问题。