专利详情

专利名称	基于深度特征与多核Boosting学习相结合的害虫图像识别方法
申请号	CN201710105763.6	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN107025431A	公开（授权）日	2017.08.08
申请（专利权）人	中国科学院合肥物质科学研究院	发明（设计）人	陈天娇;谢成军;余健;张洁;李瑞;陈红波;王儒敬;宋良图
主分类号	G06K9/00(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I
专利有效期	基于深度特征与多核Boosting学习相结合的害虫图像识别方法至基于深度特征与多核Boosting学习相结合的害虫图像识别方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明涉及基于深度特征与多核Boosting学习相结合的害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了害虫图像识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：获取自然图像集；害虫图像的收集、标记和预处理；利用训练集的样本形成块级特征；利用多核Boosting学习的SVM训练多核分类框架；将测试集的样本形成块级特征后，输入训练完成后的多核分类框架中，进行害虫图像的自动识别。本发明利用了害虫图像的多层深度特征并与多核Boosting学习相结合进行害虫的图像识别，提高了害虫识别的准确率。