La tecnología de visión por computadora ha llevado a cabo investigaciones de reconocimiento automático, extrayendo y analizando características morfológicas matemáticas de estos insectos a partir de imágenes de insectos, como área, perímetro, longitud del eje horizontal, longitud del eje vertical, parámetros de forma, forma de la hoja, Forma esférica, redondez, excentricidad, número de puntos brillantes, etc. A través del análisis de conglomerados, se discutió la posibilidad y confiabilidad de la aplicación de estas características matemáticas en la clasificación de insectos desde la perspectiva de la morfología matemática. Los resultados muestran que existen diferencias significativas en la redondez, la excentricidad y el número promedio general de puntos brillantes entre los insectos hemípteros, coleópteros y lepidópteros, que son adecuados para la clasificación e identificación para diversos fines. En general, las confiabilidades para cada ítem fueron circulares, excéntricas, con número de puntos brillantes, lobuladas, esféricas y redondas. Después de una investigación preliminar sobre Scarabaeidae, Scarabaeidae, Noctuidae, Methidae y Papilionidae, la confiabilidad de cada elemento a nivel de familia es menor que la del área circular, la circunferencia, la longitud del eje transversal, la esfericidad, la redondez y la excentricidad. Los círculos son más adecuados como características de clasificación de orden familiar, mientras que los parámetros de forma y los puntos brillantes no son adecuados como características de clasificación de orden familiar. La investigación sobre Styropodidae, Psychedidae, Noctuidae, Mythidae, Papilionidae, Scarabaeidae y Cerambycidae muestra que la confiabilidad de las características del ítem a nivel familiar es redondez, área excéntrica, circunferencia y eje horizontal, longitud del eje longitudinal de la bola. parámetros de forma circular, etc. La circularidad y la excentricidad son más adecuadas como características de clasificación a nivel de materia. La investigación sobre especies de insectos de la familia Silica, Papilionidae y Cerambycidae muestra que la confiabilidad de la identificación de insectos a nivel de especie es de mayor a menor, seguida por el área del perímetro, el eje longitudinal, el eje largo y los parámetros de forma empinada, y el número de puntos brillantes redondos. , casi redondo, esférico y excéntrico, con forma de hoja. Se puede ver en los resultados que algunas características no son significativamente diferentes en cada nivel de clasificación, como la forma de la hoja, los parámetros de forma, etc., lo que indica que estas características tienen fuertes * * características en los insectos y pueden representar las características de todo el insecto. y no son adecuados como carácter taxonómico de orden inferior de la clase Insecta. Algunas características siempre fueron significativamente diferentes en cada orden taxonómico, como el perímetro y el área, lo que sugiere que estas características eran adecuadas para clasificar insectos en cada orden taxonómico. Otras características se encuentran en algún punto intermedio. Además, un sistema de software de extracción para el procesamiento y análisis de imágenes de insectos desarrollado sobre la base de un lenguaje de programación visual mejora el nivel de identificación automática de las especies de insectos una por una sobre la base de la precisión general. Este artículo refleja las siguientes características e innovaciones en la investigación anterior y, por primera vez, explora el papel de las características morfológicas matemáticas en la clasificación de insectos. Este artículo analiza la viabilidad y confiabilidad de la tecnología de visión por computadora para diferentes propósitos taxonómicos de insectos. La relación genética de taxones de insectos con el mismo orden taxonómico se estudió desde la perspectiva de la morfología matemática. Se ha actualizado el sistema de procesamiento y análisis de imágenes de insectos. Se agregó la extracción de características del eje horizontal largo y del eje vertical largo, y se agregó la identificación automática de categorías. Notación matemática de fósforo; visión por computadora; clasificación de insectos venenosos; Yo
El estado de desarrollo de la extracción de características de imágenes de insectos
Después de buscar en Baidu, descubrí que había muy poca información. Parece que los insectos también participan en la geometría. .