罗桂兰，王 熙，郝鸿俊，张 梅，潘小雄

（大理大学数学与计算机学院，云南大理 671003）

在洱海湿地昆虫群落普适生境网络生态行为研究中，发现洱海湿地昆虫大多都是鞘翅目、双翅目、半翅目、鳞翅目、革翅目、直翅目、膜翅目、缨翅目、脉翅目、蜚蠊目等〔1〕，这些昆虫种类都具有形态微小、难以肉眼识别的特点〔2〕，本文为解决昆虫种类的快速高效分类识别，设计了一种微型昆虫图像智能识别方法。

近年来，计算机研究者更倾向于设计昆虫图像识别相关的算法〔3-5〕，但对其实际应用的关注较少，这使得昆虫图像识别技术仍停留在实验室中，不能真正被昆虫研究者所使用〔6〕。为此，本文试图借助当今智能移动终端，利用其方便性和智能信息处理的优势，使研究人员能够更方便、更高效地对采集到的昆虫进行实时分类识别。

目前国内外在移动终端平台上进行昆虫图像识别的案例较多〔7-8〕。Loarie 和他的研究团队开发了“INaturalist”，其图像样本来自于社区，可辨认蝴蝶种类的准确率为78%〔9〕；越南的“Happimoji”开发者开发了名为“Insect Identifier”的系统，可以在没有互联网的状态下实时识别图像和相机中的昆虫〔10〕。

从目前的市场份额来看，移动终端上主要有两种操作系统：谷歌开发的Android 系统和苹果开发的IOS 系统。安卓的硬件设备种类繁多，系统版本分散度高，不同厂家对设备做了很多改动，开发和维护成本都很大。然而，IOS 设备由于其封闭源代码特性和苹果对系统版本一致性的控制，易于开发和维护〔11〕。因此，本文选择IOS 平台进行昆虫图像识别。……