基于改进马尔可夫链算法的农业害虫定位研究

发布时间：2018-05-15 19:31

  本文选题：非齐次马尔可夫链 + 隐性　； 参考：《中国植保导刊》2017年07期

【摘要】：为了提高农业害虫定位的效果,提出改进马尔可夫链算法。首先用非齐次马尔可夫链算法提取像素随机序列水平、垂直方向状态数等害虫特征,设定检测概率阈值,去除伪信息;接着用隐性非齐次马尔可夫链算法将害虫定位提取得到的信息以序列输入,当最大后验概率大于固定阈值的状态序列即为定位目标;最后给出了算法流程。实验仿真显示该算法定位叶片表面的农业害虫时,在准确性、最大偏移量方面较优。
[Abstract]:In order to improve the effect of agricultural pest location, an improved Markov chain algorithm is proposed. Firstly, the non-homogeneous Markov chain algorithm is used to extract the pest characteristics such as the level of pixel random sequence, the number of vertical state, the threshold of detection probability and the removal of false information. Then the information extracted from pest location is inputted into the sequence by recessive inhomogeneous Markov chain algorithm. When the maximum posteriori probability is greater than the fixed threshold state sequence is the location target. Finally the algorithm flow is given. The experimental results show that the algorithm is better in accuracy and maximum deviation when locating agricultural pests on leaf surface.
【作者单位】： 河南牧业经济学院;
【基金】：河南省社科联研究项目(SKL-2013-506) 郑州市社科联研究项目(JX20140577)
【分类号】：O211.62;S433

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本文编号：1893621