本文選題：苜蓿　切入點(diǎn)：病害　出處：《中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)苜蓿葉部病害的快速準(zhǔn)確診斷和鑒別,基于圖像處理技術(shù),對常見的4種苜蓿葉部病害(苜蓿褐斑病、銹病、小光殼葉斑病和尾孢菌葉斑病)的識別方法進(jìn)行探索。對采集獲得的899張苜蓿葉部病害圖像,利用人工裁剪方法從每張?jiān)紙D像中獲得1張子圖像,然后利用結(jié)合K中值聚類算法和線性判別分析的分割方法進(jìn)行病斑圖像分割,得到4種病害的典型病斑圖像(每張典型病斑圖像中僅含有1個病斑)共1 651張�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取病斑圖像特征,建立病害識別支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)模型。結(jié)果表明:當(dāng)病斑圖像尺寸歸一化為32×32像素,利用歸一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V歸一化后的組合特征)構(gòu)建的病害識別SVM模型最優(yōu),其訓(xùn)練集識別正確率為94.91%,測試集識別正確率為87.48%。本研究基于深度學(xué)習(xí)和SVM所建立的病害識別模型可用于識別上述4種苜蓿葉部病害。
[Abstract]:In order to diagnose and distinguish alfalfa leaf diseases quickly and accurately, four common alfalfa leaf diseases (alfalfa brown spot, rust) were studied based on image processing technology. The method of identifying the leaf spot of small light shell and the leaf spot of cemocystis was explored. The 899 images of alfalfa leaf diseases were collected, and one sub-image was obtained from each original image by artificial cutting method. Then using K-median clustering algorithm and linear discriminant analysis to segment the disease spot image. A total of 1,651 typical disease images of four diseases were obtained (only one disease spot was found in each typical disease image). The feature of disease spot image was extracted based on convolution neural network. A support vector machine (SVM) support vector machine (SVM) model for disease identification is established. The results show that when the image size is normalized to 32 脳 32 pixels, The SVM model for disease identification is optimal based on the normalized feature HSV (i.e. feature H, feature S and feature V normalized combined feature). The correct recognition rate of the training set is 94.91 and the correct rate of the test set is 87.48.The disease recognition model based on depth learning and SVM can be used to identify the four alfalfa leaf diseases mentioned above.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)植物保護(hù)學(xué)院;河北北方學(xué)院農(nóng)林科技學(xué)院;中國科學(xué)院微生物研究所;
【基金】：公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201303057)
【分類號】：TP18;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1593290