天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

當(dāng)前位置:主頁(yè) > 科技論文 > 軟件論文 >

馬鈴薯典型病害圖像自適應(yīng)特征融合與快速識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2018-03-01 18:02

  本文關(guān)鍵詞: 馬鈴薯典型病害 Hough變換 主成分分析 加權(quán)融合 支持向量機(jī) 出處:《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2017年12期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:針對(duì)自然條件下馬鈴薯典型病害區(qū)域定位和識(shí)別難的問(wèn)題,提出了一種馬鈴薯典型病害圖像的自適應(yīng)特征融合與快速識(shí)別方法。該方法利用K-means、Hough變換與超像素算法定位葉片,結(jié)合二維Otsu與形態(tài)學(xué)法分割病斑區(qū)域,通過(guò)病斑圖像顏色、形狀、紋理的自適應(yīng)主成分分析(PCA)特征加權(quán)融合,進(jìn)行支持向量機(jī)(SVM)病害識(shí)別。對(duì)3類(lèi)馬鈴薯典型病害圖像進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn),結(jié)果表明:SVM識(shí)別模型下,自適應(yīng)特征融合方法相比PCA降維、特征排序選擇等傳統(tǒng)自適應(yīng)方法,平均識(shí)別率至少提高了1.8個(gè)百分點(diǎn);13個(gè)自適應(yīng)融合特征下,識(shí)別方法平均識(shí)別率為95.2%,比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類(lèi)器提高了3.8個(gè)百分點(diǎn)和8.5個(gè)百分點(diǎn),運(yùn)行時(shí)間為0.600 s,比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縮短3 s,可有效保證識(shí)別精度,大大加快了識(shí)別速度。
[Abstract]:An adaptive feature fusion and fast recognition method based on K-means-Hough transform and super-pixel algorithm is proposed to locate the leaves of potato typical diseases. Combining two-dimensional Otsu and morphological method to segment the disease spot region, the adaptive principal component analysis (PCA) method of image color, shape and texture is used for weighted fusion. Three kinds of typical potato disease images are identified by using support vector machine (SVM). The results show that the adaptive feature fusion method is better than the traditional adaptive methods such as PCA dimension reduction, feature ranking selection and so on. The average recognition rate is at least 1.8 percentage points higher than that of the artificial neural network, and the average recognition rate of 13 adaptive fusion features is 95.2 percentage points, which is 3.8 percentage points and 8.5 percentage points higher than that of the artificial neural network and Bayesian classifier. The operating time is 0.600 s, which is 3 s shorter than that of artificial neural network, which can effectively guarantee the recognition accuracy and greatly accelerate the recognition speed.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)電力學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61661042) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015MS0617)
【分類(lèi)號(hào)】:S435.32;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 盧弘斌;;馬鈴薯為什么會(huì)退化[J];農(nóng)業(yè)科學(xué)實(shí)驗(yàn);1978年07期

2 高志強(qiáng);王s,

本文編號(hào):1552980


資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/1552980.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權(quán)申明:資料由用戶cf412***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要?jiǎng)h除請(qǐng)E-mail郵箱bigeng88@qq.com
国产精品香蕉在线的人| 深夜视频在线观看免费你懂 | 激情丁香激情五月婷婷| 精品人妻av区波多野结依| 亚洲国产性生活高潮免费视频| 日韩专区欧美中文字幕| 欧美韩国日本精品在线| 国产熟女高清一区二区| 99香蕉精品视频国产版| 免费性欧美重口味黄色| 中文字幕一区二区熟女| 亚洲国产成人一区二区在线观看| av在线免费观看在线免费观看| 久久三级国外久久久三级| 亚洲精品国产福利在线| 东京热加勒比一区二区三区| 五月天丁香亚洲综合网| 亚洲精品中文字幕熟女| 国产女优视频一区二区| 蜜桃av人妻精品一区二区三区 | 国产又大又硬又粗又湿| 欧美成人精品一区二区久久| 中国一区二区三区人妻| 亚洲天堂精品1024| 成年午夜在线免费视频| 激情亚洲一区国产精品久久| 91精品国产av一区二区| 日韩国产亚洲一区二区三区| 欧美偷拍一区二区三区四区| 五月婷婷六月丁香狠狠| 中文字幕亚洲精品人妻| 夫妻性生活动态图视频| 久久99午夜福利视频| 91熟女大屁股偷偷对白| 国内外激情免费在线视频| 日本视频在线观看不卡| 亚洲国产av一二三区| 久久精品蜜桃一区二区av| 久久精品国产熟女精品| 国产欧美日韩综合精品二区| 国语久精品在视频在线观看 |