本文選題：輪廓 + 骨架�。� 參考：《電子測量與儀器學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：為了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測玉米長勢,為農(nóng)事活動(dòng)提供準(zhǔn)確的玉米生長狀態(tài)信息,提出了基于輪廓和骨架提取的玉米出苗期和三葉期的自動(dòng)識(shí)別算法。該算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)玉米圖像的分割,并對(duì)圖像中輪廓和骨架等圖像特征進(jìn)行提取,根據(jù)所提取的圖像特征判斷玉米是否進(jìn)入出苗期或三葉期。利用該算法與計(jì)算機(jī)視覺庫openCV進(jìn)行玉米出苗期和三葉期的檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了玉米出苗期和三葉期的自動(dòng)識(shí)別。此外,在VS2013環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)簡單的玉米出苗期和三葉期的自動(dòng)檢測系統(tǒng)軟件的界面開發(fā)。該系統(tǒng)對(duì)玉米出苗期和三葉期的識(shí)別速度較快,識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確,可以作為玉米全部生長期檢測系統(tǒng)的開發(fā)基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to monitor maize growth in real time and provide accurate information of maize growth status for agricultural activities, an automatic recognition algorithm based on contour and skeleton extraction was proposed for maize seedling and trefoil stage. The algorithm can segment corn image and extract image features such as contour and skeleton. According to the extracted image features we can determine whether maize is in emergence stage or trefoil stage. The algorithm and OpenCV were used to design the detection system of maize seedling emergence and trefoil stage, and the automatic recognition of maize emergence and trefoil stage was realized. In addition, the interface of a simple automatic detection system software for maize seedling emergence and trefoil stage is developed in VS2013 environment. The system can be used as the basis for the development of the whole maize growing period detection system because of its fast recognition speed and accurate recognition result for maize seedling emergence and trefoil stage.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;江蘇省無線電科學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61671248) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金計(jì)劃(BY2013007-02) 江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目(15KJA460008) 江蘇省“六大人才高峰”計(jì)劃 江蘇省“信息與通信工程”優(yōu)勢學(xué)科資助
【分類號(hào)】：S513;TP391.41

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本文編號(hào)：2038538