發(fā)布時間：2018-01-24 08:24

  本文關(guān)鍵詞： 設(shè)施蔬菜 監(jiān)控視頻 病害診斷 圖像處理 機(jī)器學(xué)習(xí)　出處：《中國農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：設(shè)施蔬菜病害診斷中,存在著先進(jìn)信息化技術(shù)適用性不高的問題。農(nóng)民缺少有效的診斷手段,只能憑借自身經(jīng)驗(yàn)或植保專家指導(dǎo)。因此,提高先進(jìn)信息化技術(shù)在設(shè)施蔬菜病害診斷中的準(zhǔn)確率,為農(nóng)民提供一種易用、實(shí)時、可靠的診斷方法非常有意義。本文以設(shè)施蔬菜監(jiān)控視頻為數(shù)據(jù)源,提出了面向葉部病害識別的設(shè)施蔬菜監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取解決方案,通過研究計(jì)算機(jī)視覺、視頻處理等方法,構(gòu)建了視頻獲取及關(guān)鍵幀提取模型,從監(jiān)控視頻序列中獲取了含有病害信息的關(guān)鍵幀圖像；研究圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建了葉部病斑分割模型和病害診斷模型,實(shí)現(xiàn)了設(shè)施蔬菜病害的實(shí)時診斷。本研究主要成果如下：(1)提出了面向葉部病害識別的設(shè)施蔬菜監(jiān)控視頻采集方法。結(jié)合溫室葉類蔬菜病害發(fā)生的特點(diǎn),采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),基于傳感器感知的環(huán)境信息與攝像機(jī)監(jiān)控視頻信息,提出了面向病害識別的溫室監(jiān)控視頻采集方法。該方法把案例檢索與模糊推理方法相結(jié)合,將傳感器實(shí)時采集的數(shù)據(jù)與知識庫中的病害產(chǎn)生環(huán)境條件相匹配,以匹配結(jié)果作為視頻采集的依據(jù),實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控視頻的智能采集；并利用模糊推理方法,彌補(bǔ)案例檢索結(jié)果不夠全面的問題,確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取。該方法查全率達(dá)到95.4%,能夠滿足溫室葉類蔬菜病害識別的視頻數(shù)據(jù)需求。(2)提出了融合視覺顯著性和在線聚類的關(guān)鍵幀提取方法。該方法首先利用X2直方圖法進(jìn)行幀間差異度量,剔除具有相似特征的視頻幀圖像對算法計(jì)算的影響,其次將視頻幀圖像轉(zhuǎn)到HSV顏色空間,利用H通道計(jì)算視覺顯著圖,提取視頻幀圖像中的顯著性區(qū)域,然后利用形態(tài)學(xué)方法對顯著性區(qū)域中可能丟失的病斑信息進(jìn)行修復(fù),最終利用傳統(tǒng)的像素幀平均算法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵幀快速提取。研究表明,該方法能夠在保證效率的前提下,完整的獲取蔬菜葉片區(qū)域的信息并快速提取設(shè)施蔬菜病害監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀。(3)提出了基于條件隨機(jī)場的設(shè)施蔬菜葉部病斑分割模型。為克服光照條件對病斑分割的影響,實(shí)現(xiàn)設(shè)施蔬菜蔬菜病斑的準(zhǔn)確分割,采用wapper與filter結(jié)合的方法,進(jìn)行特征選擇；在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建條件隨機(jī)場模型,并利用CART方法構(gòu)建決策樹模擴(kuò)展條件隨機(jī)場模型一元勢函數(shù)；最終利用構(gòu)建的模型進(jìn)行病斑分割。以K均值聚類與OSTU方法作為對比,驗(yàn)證該方法的有效性。結(jié)果表明,本文算法能夠很好的客服光照條件對圖像分割造成的影響,準(zhǔn)確率達(dá)到94.56%,顯著高于K均值距離算法和OSTU方法。(4)提出了病斑提取及選擇的解決方案。在獲取病斑圖像后,本文提取了25個病斑特征并出了病斑特征選擇方案,通過遺傳算法粗糙集屬性約簡,減少輸入的病斑特征數(shù)量,剔除冗余特征,得到更具有代表性的病斑特征子集,降低了病害識別分類器結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,提高了分類的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章所采用的方法將25個特征縮減到12個。(5)構(gòu)建了設(shè)施蔬菜葉部病害識別診斷模型。開展了分類器選擇實(shí)驗(yàn),分別構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)施蔬菜病害分類器,基于不同核函數(shù)SVM的設(shè)施蔬菜病害分類器及基于決策樹的設(shè)施蔬菜病害分類器。采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類器的訓(xùn)練和驗(yàn)證。(6)設(shè)計(jì)并開發(fā)了設(shè)施蔬菜葉部病害實(shí)時診斷系統(tǒng)。在理論方法研究的基礎(chǔ)上,按照軟件工程學(xué)的方法,設(shè)計(jì)并開發(fā)了整套系統(tǒng),初步實(shí)現(xiàn)了設(shè)施蔬菜葉部病害的實(shí)時診斷。
[Abstract]:This paper presents a method for monitoring video data of greenhouse vegetable diseases . The method combines case retrieval with fuzzy inference method . The method combines case retrieval and fuzzy inference method , and then uses the method of image processing and machine learning to make up the video data acquisition method . In order to overcome the influence of illumination condition on the segmentation of vegetable and vegetable diseases , the paper proposes a new method to identify the disease spot . The results show that the algorithm can reduce the number of disease spot features and improve the efficiency of classification .

【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1459598