基于压缩感知理论的农业害虫分类方法

作者：韩安太; 郭小华; 廖忠; 陈志强; 韩建强

来源：农业工程学报, 2011, 27(6): 203-207.

DOI：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.06.037

• 分类
• 特征参数
• 矩阵代数
• 害虫
• 压缩感知
• 稀疏分解

为提高现有害虫分类方法的分类效果,该文分析了现有害虫分类方法的局限性,在此基础上,提出一种基于压缩感知理论的害虫分类新方法.该方法利用害虫训练样本构造训练样本矩阵,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分解,由于稀疏分解结果中包含了明确的分类信息,可直接用于害虫分类.利用该方法对12类储粮害虫和110类常见害虫进行分类,在4种不同试验条件下,分类准确率分别达到92.9418％、98.2877％、78.8651％和61.5938％,证实了压缩感知理论用于害虫分类是合理可行的.

• 单位
  中国计量大学; 杭州职业技术学院