刘 超，林寿英，王彩霞，李新亮，张晓青，谢奕涛

(1.福建农林大学，福建 福州350002； 2.闽江学院，福建 福州350108)

0 引言

中华蜜蜂(Chinese bee)，简称中华蜂，属于蜜蜂科药用最广的昆虫之一，其自身的价值以及采集到的蜂蜜均被用于医疗和养生领域数年之久。在医药界中华蜂的价值更是被放大化，不仅能治疗常见的烧伤烫伤，而且对于心脏病的治疗还能起到举足轻重的作用。位于福建省福州市的中华蜂养殖产业也是紧跟时代要求，一步一步发展壮大。

国内关于中华蜂的检测还处在人为检测阶段，耗费大量的人力和时间。国内对于中华蜂的识别还处于依赖光电传感器的检测阶段，由于传感器自身的安装不便捷、维护成本高，以及检测结果准确性不高等问题，致使传统中华蜂的识别方式没办法得到推广应用。中华蜂的图像分类对于中华蜂养殖产业来说始终处于不可或缺的地位，对于近些年全球智能化的发展趋势，国内许多养殖产业纷纷处于被动状态。在这些养殖产业中蜜蜂养殖产业却在不断地更迭技术，发展壮大。本研究将图像识别与中华蜂养殖相结合，通过图像识别方式高效识别出中华蜂物种，为后期智能蜂箱养殖系统做足准备工作。

本文提出基于Gabor特征提取的SVM中华蜂识别方法，该方法首先将人工采集到的图片进行统一灰度化、归一化处理，并对处理后的图片经过Gabor滤波器进行特征向量提取，将提取后的高维特征向量进行PCA降维，随后采用支持向量机进行训练和建模，对比不同核函数SVM的建模时长、识别准确率及识别图像的时长，选择出最佳的核函数。……