發(fā)布時(shí)間：2018-04-05 15:11

  本文選題：無人機(jī)　切入點(diǎn)：圖像識(shí)別　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2017年S1期

【摘要】：區(qū)域雜草的識(shí)別有利于植保作業(yè)中的除草劑精準(zhǔn)噴施�，F(xiàn)有圖像處理技術(shù)主要針對(duì)行間和株間雜草,而傳統(tǒng)的圖像采集與分析設(shè)備對(duì)苗期麥田雜草的識(shí)別存在一定局限性,難以滿足非人工的區(qū)域性噴灑農(nóng)藥等作業(yè)需求。由于麥田區(qū)域中的麥苗和雜草具有形態(tài)和顏色區(qū)分度差的特點(diǎn),傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法難以有效識(shí)別。針對(duì)此問題,該文提出利用剪切波變換對(duì)無人機(jī)麥田區(qū)域圖像中雜草進(jìn)行識(shí)別。該方法利用其自身的方向敏感性以及在紋理識(shí)別中的方向無關(guān)性,根據(jù)麥田區(qū)域圖像在雜草較多的部分葉片紋理雜亂,反之則紋理相對(duì)規(guī)則的特點(diǎn),處理得到不同尺度和不同方向下小麥與雜草的剪切波系數(shù)。然后針對(duì)小麥和雜草剪切波系數(shù)的不同特征,對(duì)剪切波系數(shù)矩陣進(jìn)行歸一化處理,同時(shí)對(duì)其均值和方差進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,得到麥苗和雜草剪切波系數(shù)圖中豎直錐第二尺度所有系數(shù)均值的區(qū)分值約為0.07,第二尺度各個(gè)方向的均方差均值的區(qū)分值約為0.08。通過對(duì)含雜草麥苗區(qū)域圖像以及麥苗區(qū)域圖像的驗(yàn)證,準(zhǔn)確率為69.2%,效果優(yōu)于傳統(tǒng)的灰度共生矩陣方法。此外,該文對(duì)無人機(jī)拍攝區(qū)域圖采用分塊的方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)非麥苗區(qū)域的有效標(biāo)識(shí)。由此可見,剪切波變換方法能夠?yàn)榛诘涂罩脖o人機(jī)噴灑農(nóng)藥中的區(qū)域雜草識(shí)別提供參考。
[Abstract]:The identification of regional weeds is beneficial to the precise spraying of herbicides in plant protection operations.The existing image processing technology is mainly aimed at interrow and interplant weeds, but the traditional image acquisition and analysis equipment has some limitations on weed identification in seedling wheat field, and it is difficult to meet the needs of non-artificial regional spraying pesticides.Because the wheat seedlings and weeds in wheat field have the characteristics of poor morphological and color differentiation, the traditional image recognition method is difficult to identify effectively.In order to solve this problem, a shear wave transform is proposed to identify weeds in wheat field images of unmanned aerial vehicles (UAVs).Based on the orientation sensitivity and direction-independence in texture recognition, the method is based on the texture clutter of some leaves with more weeds in the wheat field image, whereas the texture is relatively regular.The shear wave coefficients of wheat and weeds were obtained under different scales and directions.Then, according to the different characteristics of shear wave coefficients of wheat and weeds, the shear wave coefficient matrix is normalized, and its mean and variance are statistically analyzed.The difference value of all mean values of all coefficients in the second scale of vertical cone is about 0.07, and that of the mean mean of mean mean of mean square deviation of every direction of the second scale is about 0.08 in the shear wave coefficient map of wheat seedlings and weeds.The veracity of the image of wheat seedling region containing weeds and that of wheat seedling area is 69.2, which is better than that of the traditional gray level co-occurrence matrix method.In addition, the region map of UAV is divided into blocks and the effective identification of non-wheat seedling area is realized.Therefore, the shear wave transform method can provide a reference for the identification of regional weeds in sprayed pesticides based on low altitude plant protection UAV.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院移動(dòng)媒體與文化計(jì)算北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31301240) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4172034)
【分類號(hào)】：S451;TP391.41

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9 高原;Stuart Crampin;;剪切波分裂與地震預(yù)測[A];中國地球物理學(xué)會(huì)第二十屆年會(huì)論文集[C];2004年

10 高原;鄭斯華;;剪切波分裂相關(guān)函數(shù)分析法[A];1994年中國地球物理學(xué)會(huì)第十屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1994年

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10 柴昱洲;分?jǐn)?shù)階M帶小波及剪切波域的圖像融合算法研究[D];西安建筑科技大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：1715302