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
亚洲国产丝袜一区二区三区四| 亚洲熟妇中文字幕五十路| 国产爆操白丝美女在线观看| 五月天丁香婷婷一区二区| 亚洲综合香蕉在线视频| 欧美午夜视频免费观看| 日韩中文字幕在线不卡一区| 亚洲中文字幕在线综合视频| 日韩女优视频国产一区| 亚洲国产精品久久网午夜| 久草视频这里只是精品| 亚洲一区二区精品国产av| 国内胖女人做爰视频有没有| 色综合视频一区二区观看| 日韩欧美国产精品自拍| 亚洲五月婷婷中文字幕| 黑色丝袜脚足国产一区二区| 欧美一区二区三区十区| 黄色在线免费高清观看| 99福利一区二区视频| 婷婷色国产精品视频一区| 四季av一区二区播放| 国产肥妇一区二区熟女精品| 午夜免费精品视频在线看| 欧美日韩综合在线第一页| 成年人视频日本大香蕉久久| 一级欧美一级欧美在线播| 国产性色精品福利在线观看| 真实国产乱子伦对白视频不卡 | 欧美大胆美女a级视频| 色哟哟精品一区二区三区| 一区二区三区在线不卡免费| 欧美日韩精品一区二区三区不卡| 福利新区一区二区人口| 亚洲国产成人av毛片国产| 青青久久亚洲婷婷中文网| 九九视频通过这里有精品| 欧美午夜国产在线观看| 亚洲国产香蕉视频在线观看| 午夜精品一区二区三区国产| 午夜国产精品国自产拍av |