标题《基于机器视觉的害虫多目标定位与识别》和描述《基于机器视觉的储粮害虫种类识别能够为粮食保管人员对粮食进行害虫防治提供科学依据。本文基于一套储粮害虫诱捕装置与图像采集系统，建立了8种、6类常见的储粮害虫图像数据集，对数据集中储粮害虫的多目标定位与种类识别算法进行了研究。结合图像的自身特点，采用阈值分割方法、分水岭算法实现了储粮害虫图像的多目标定位，将一幅图像中多头储粮害虫的识别问题转化为单头储粮害虫的识别问题。针对数据集中仅含有单头储粮害虫的图像，采用可变阈值方法对图像进行分割，通过孔洞填充、最大面积滤波等步骤对分割结果进行优化，在此基础上提取储粮害虫图像的形态学特征、Hu不变矩特征和颜色特征，训练SVM分类器。实现了图像中储粮害虫的定位和种类识别，定位的平均召回率为95.1%，害虫种类识别的平均召回率为91.0%。》以及标签《储粮害虫图像处理》共同揭示了利用计算机视觉技术对储粮害虫进行自动识别和定位的研究内容。下面详细阐释这些知识点：
机器视觉技术是应用计算机处理、分析和解释图像的一种技术，通过它可以从图像中获取信息，用于自动化识别、检测、分类和定位目标物体。在粮食储存领域，害虫是影响粮食质量和安全的关键因素，因此对害虫进行快速准确的识别和定位对于粮食保管人员而言极为重要。
储粮害虫种类繁多，它们的识别对于专业人士也是一项挑战，更不用说自动化识别系统。因此，研究者们建立了包含8种、6类常见储粮害虫的图像数据集，这个数据集涵盖了害虫的多样性，为机器学习算法提供了丰富的训练材料。通过这个数据集，研究者们开发了多目标定位与种类识别算法，这些算法的目的是要提高粮食储存中害虫监控的准确性和效率。
在研究方法中，研究者们采用了多种图像处理技术，包括阈值分割方法和分水岭算法，这些技术是图像处理和计算机视觉领域常用的方法。阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分为两类或多类，通常分为目标物和背景。分水岭算法是一种模拟地貌的分水岭概念，用于将图像分割成不同的区域，每个区域对应一个局部最小值，常用于图像分割。这些方法在多目标定位上尤为有效，它们能够将图像中的多个目标（害虫）进行区分和定位。
为了将图像中多头害虫的识别转化为单头害虫的识别问题，研究者们需要对图像中的害虫进行分割。在这个过程中，可变阈值方法用于分割图像，而孔洞填充和最大面积滤波等步骤用于优化分割结果。通过这些预处理步骤，可以得到清晰的害虫图像，为进一步的特征提取打下基础。
提取出的特征包括害虫图像的形态学特征、Hu不变矩特征和颜色特征。形态学特征可以描述害虫的形状、大小和轮廓等几何信息；Hu不变矩是基于图像的矩特征，它对于平移、旋转和尺度变化具有不变性；颜色特征则是从图像的色彩信息中提取的特征。这些特征被用来训练支持向量机（SVM）分类器，SVM是一种常用于图像分类的机器学习方法，能够通过学习样本特征对新样本进行分类。
研究结果表明，采用这些技术后，储粮害虫的定位平均召回率为95.1%，种类识别的平均召回率为91.0%。召回率是分类问题中的一个重要指标，表示的是正确识别出的正样本数占所有正样本的比例。虽然召回率不是唯一衡量算法性能的指标，但高达95.1%和91.0%的召回率表明，这项研究在储粮害虫的自动识别与定位上达到了较高的准确率，对于粮食保管人员来说具有重要的实际应用价值。
基于机器视觉的储粮害虫自动识别与定位技术对于提高粮食保管效率和质量具有显著的作用。这项技术不仅可以提高害虫检测的准确性和效率，还能为粮食储存提供科学的管理依据，进而降低粮食损失，保障粮食安全。随着机器视觉和人工智能技术的不断发展，未来在害虫管理以及整个农业领域的应用前景将十分广阔。
