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基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究 被引量：41
1
作者 张俊楠 娄淑琴 梁生 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期212-218,共7页
针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二... 针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。 展开更多
关键词 分布式光纤扰动传感系统 Φ-OTDR svm算法 扰动判别 模式识别
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基于无人机的森林火灾检测系统 被引量：18
2
作者 徐燕翔 裴海龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1591-1596,1618,共7页
为解决传统森林火灾检测误报率较高和定位难的问题,提出一种以无人机作为平台,搭载带有彩色和红外摄像头的云台跟踪系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。该嵌入式平台以DM3730为核心,通过对实时获取的红外图像进行处理实现对火焰... 为解决传统森林火灾检测误报率较高和定位难的问题,提出一种以无人机作为平台,搭载带有彩色和红外摄像头的云台跟踪系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。该嵌入式平台以DM3730为核心,通过对实时获取的红外图像进行处理实现对火焰的识别,驱动云台动态跟踪;结合机载GPS/IMU导航信息及跟踪云台的姿态信息,完成精确的火场定位;将获取的彩色图像实时回传地面,实现对火场的在线监测。在火焰识别算法方面,利用BP神经网络进行训练和识别。通过与SVM识别算法进行对比,验证了BP神经网络算法的有效性。定位方面,在实际的飞行中通过对比计算出的火场经纬度与实际经纬度,验证了计算方法的有效性。 展开更多
关键词 嵌入式 火场定位 火焰识别 BP神经网络 svm算法
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基于树莓派与计算机视觉的家庭火灾报警系统的设计与研究 被引量：17
3
作者 汪乐章 林娴 +1 位作者 唐伊文 张国平 《电子测量技术》 2019年第8期83-87,共5页
当前火焰识别技术发展较快,多从动态与静态特征对火焰进行识别与分割,但识别误差仍然很大,同时火焰识别算法对硬件的高依赖性导致其难以适用于居民住宅。为解决这些问题,本文以树莓派3B开发板作为硬件基础设施,结合数字图像处理技术,设... 当前火焰识别技术发展较快,多从动态与静态特征对火焰进行识别与分割,但识别误差仍然很大,同时火焰识别算法对硬件的高依赖性导致其难以适用于居民住宅。为解决这些问题,本文以树莓派3B开发板作为硬件基础设施,结合数字图像处理技术,设计出一种基于树莓派与计算机视觉的家庭火灾报警系统。首先使用传统火焰识别算法对火焰区域进行分割,并结合SVM算法对火焰进行识别与分类,准确率达到了97%,最后做出决策,判断是否向居民发出预警信息。系统可扩展性强,且成本较低,可普遍适用于居民住宅。 展开更多
关键词 火焰识别 树莓派 计算机视觉 svm算法
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基于SVM-神经网络融合反馈的触电电流检测方法 被引量：15
4
作者 刘永梅 杜松怀 盛万兴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1972-1977,共6页
在低压配电网剩余电流中检测出生物体触电电流信号并还原是一个典型的回归预测问题,然而单纯采用典型的回归预测方法如支持向量机(support vector machine,SVM)、神经网络(neural network,NN),效果并不理想。该文提出一种基于SVM-神经... 在低压配电网剩余电流中检测出生物体触电电流信号并还原是一个典型的回归预测问题,然而单纯采用典型的回归预测方法如支持向量机(support vector machine,SVM)、神经网络(neural network,NN),效果并不理想。该文提出一种基于SVM-神经网络融合反馈的触电电流检测方法,该方法在标准SVM及神经网络的基础上进行融合判定,有效利用各个模型的优点进行融合分析。针对上述方法,该论文通过对实际动物、植物的触电实验获得相关训练数据和测试数据,实验表明基于SVM与神经网络的融合反馈方法可较大的提升生物体触电电流信号检测的准确性。 展开更多
关键词 svm算法 神经网络算法 触电电流 剩余电流 检测方法 融合算法
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基于混合采样的非平衡数据集分类研究 被引量：14
5
作者 古平 欧阳源遊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第2期379-381,418,共4页
针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究,提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器,Ada Boost算法进行迭代,对每次错分的样本点根据其空间近邻关系,采取一种改进的混合... 针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究,提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器,Ada Boost算法进行迭代,对每次错分的样本点根据其空间近邻关系,采取一种改进的混合采样策略:对噪声样本直接删除;对危险样本约除其近邻中的正类样本;对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验,并与SMOTE-SVM和Ada Boost-SVM-OBMS算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。 展开更多
关键词 混合采样 错分样本 非平衡数据集 ADA Boost算法 支持向量机算法
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基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例 被引量：12
6
作者 娄佩卿 陈晓雨 +4 位作者 王疏桐 付波霖 黄永怡 唐廷元 凌铭 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第1期216-223,共8页
为了探究低空无人机遥感技术对喀斯特地貌条件下不同形态农耕区地物类型的识别精度,以桂林市3个200 m×200 m样方的农耕区为研究区,在无人机航拍影像和地面调查数据的支持下,分别将基于像元和面向对象的影像分析技术与支持向量机(su... 为了探究低空无人机遥感技术对喀斯特地貌条件下不同形态农耕区地物类型的识别精度,以桂林市3个200 m×200 m样方的农耕区为研究区,在无人机航拍影像和地面调查数据的支持下,分别将基于像元和面向对象的影像分析技术与支持向量机(support vector machine,SVM)算法相结合,构建不同地貌条件下农耕区地物遥感识别模型,并进行精度对比分析。结果表明,面向对象的SVM分类结果保留了原始地物的大致轮廓,且地块较完整,更为适用于喀斯特地貌条件下的农耕区地物识别,较基于像元的SVM分类方法总体精度高6. 54%,Kappa系数高0. 135;基于像元的SVM分类方法适用于地物分布规则的农耕区地物识别,相比面向对象的SVM分类方法总体精度高2. 92%,Kappa系数高0. 026。 展开更多
关键词 无人机影像 农耕区 多尺度影像分割 svm算法
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大数据条件下城市用地类型辨识研究——基于出租车GPS数据的动态感知 被引量：11
7
作者 梁军辉 林坚 杜洋 《上海国土资源》 2016年第1期28-32,共5页
随着大数据的广泛应用以及城市规划管理的智慧化、精细化转变,土地管理需要丰富城市探查视角,开拓用地分类方式。传统遥感影像分类具有时效性低、不能反映真实用地功能的弊端,而基于价值密度低、时效性高的GPS数据进行土地分类可以有效... 随着大数据的广泛应用以及城市规划管理的智慧化、精细化转变,土地管理需要丰富城市探查视角,开拓用地分类方式。传统遥感影像分类具有时效性低、不能反映真实用地功能的弊端,而基于价值密度低、时效性高的GPS数据进行土地分类可以有效克服这一不足。本文以深圳市福田区为案例,通过海量出租车GPS数据的时空挖掘,在验证居民活动、出租车上下车活动与城市用地类型之间相关关系的基础上,利用SVM监督分类算法和粒子群优化方法得出的最优参数对出租车GPS数据进行分类和准确率验证。结果显示:出租车GPS数据的分类结果与福田实际的土地利用类别匹配精确度高达97.16%,可以证明出租车GPS数据能够实现对城市土地利用类型实时、精确的动态感知。 展开更多
关键词 城市用地 类型辨识 大数据分析 svm算法 动态感知
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基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测 被引量：10
8
作者 降爱莲 杨兴彤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2547-2550,2565,共5页
针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗... 针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。 展开更多
关键词 AdaBoost级联算法 支持向量机算法 行人检测 类Haar矩形特征 分类器
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自然场景下交通标志的自动识别算法 被引量：8
9
作者 何耀平 徐丽珍 《微计算机信息》 2010年第4期161-163,共3页
对自然场景下的交通标志进行准确的识别分类,是智能汽车的重要组成部分。交通标志本身数量众多,其形态复杂,而自然场景下存在着光照变化、褪色污损、扭曲变形等情况对交通标志表观的影响,为自动识别带来了很大的挑战。本文在分析交通标... 对自然场景下的交通标志进行准确的识别分类,是智能汽车的重要组成部分。交通标志本身数量众多,其形态复杂,而自然场景下存在着光照变化、褪色污损、扭曲变形等情况对交通标志表观的影响,为自动识别带来了很大的挑战。本文在分析交通标志特征的基础上,将Adaboost算法与SVM算法融合用于自然场景下的交通标志识别。实验证明,该方法具有较高的识别率和较快的识别速度,在智能汽车系统中具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 ADABOOST算法 svm算法 交通标志识别 智能汽车
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朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析 被引量：8
10
作者 詹毅 《成都大学学报（自然科学版）》 2013年第1期50-53,共4页
为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本... 为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据. 展开更多
关键词 Web分类系统 朴素贝叶斯算法 svm算法 效率分析
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基于电网调度运行的智能防误方法研究 被引量：1
11
作者 李晋 高宜凡 +2 位作者 张杰明 仲卫 汤健东 《微型电脑应用》 2024年第5期112-115,共4页
针对电网调度过程中,相关节点数据异常监测和防误不及时的问题,设计一个基于电网调度运行的智能防误系统。系统通过嵌入式技术,将精确字符集(BM)算法融入电网调度数据监测中,通过优化监测数据达到精确数据的目的;对于超过设定值的异常数... 针对电网调度过程中,相关节点数据异常监测和防误不及时的问题,设计一个基于电网调度运行的智能防误系统。系统通过嵌入式技术,将精确字符集(BM)算法融入电网调度数据监测中,通过优化监测数据达到精确数据的目的;对于超过设定值的异常数据,利用支持向量机(SVM)—主成分分析(PCA)算法进行防误校核,实现电网调度智能防误。实验结果表明,该系统能通过故障线路电流出现明显的波动,更准确地诊断出故障元件;电网调度防误准确率稳定在96%左右,最高达97%,且变化趋势不大。 展开更多
关键词 智能防误 svm算法 PCA算法 Bayesian算法 电网调度
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基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断 被引量：6
12
作者 孙晋锰 于忠清 王海崖 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第2期15-22,共8页
针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断。研究结... 针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断。研究结果表明,基于C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法模型的诊断方法均可对滚动轴承在运行过程中是否出现了故障以及出现了什么故障进行较为精准的识别和分类,且具有较高的准确率,可以达到很好的故障监测效果以及故障诊断效果。基于SVM算法的故障诊断模型诊断准确率优于其他三种算法,更加适用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 机器学习算法 C4.5算法 CART算法 BP算法 svm算法 预测性维护
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高维红外光谱数据预处理在中药材产地鉴别中的应用 被引量：4
13
作者 金承亮 王永军 +1 位作者 黄河 刘军民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2238-2245,共8页
为提高利用红外光谱数据鉴别中药材产地的预测模型效果,应该选用合适的数据预处理方法和合适的算法。针对具有3448个特征(波长551~3998 nm)的658条红外光谱中药材数据,借助于支持向量机(SVM)算法,研究了10种基于样本预处理方法(不做预... 为提高利用红外光谱数据鉴别中药材产地的预测模型效果,应该选用合适的数据预处理方法和合适的算法。针对具有3448个特征(波长551~3998 nm)的658条红外光谱中药材数据,借助于支持向量机(SVM)算法,研究了10种基于样本预处理方法(不做预处理、最大最小归一化、标准化、中心化、移动平均平滑、SG平滑滤波、多元散射校正、正则化、一阶导数和二阶导数法)与5种基于特征波长预处理方法(不做预处理、中心化、最大最小归一化、标准化和正则化)的组合(共50种)对产地模型预测精度和稳定性的影响。结果表明:合适的数据预处理对提高模型精度是必要的;标准化和最大最小正则化方法光谱的预处理建模效果较好,其预测系数值约85%;基于特征的预处理对模型预测效果改进小。只做光谱预处理或基于特征预处理的预测稳定性值近似相等(两类方式的决定系数平均值都近64%);基于样本+特征的组合预处理方法中,二阶导数+标准化处理和二阶导数+正则化组合处理方法的模型预测效果好,其决定系数R 2达到近94%;而中心化+正则化组合处理达不到直接采用原始数据(不做数据预处理)的建模效果,该方法预测效果最差。该研究的方法和结论为具有高维光谱特征的药材产地鉴别和选取有效的预处理方法提供了参考,对进一步分析药材药效和化学成份有重要的意义,也可供其他光谱数据分析借鉴。也为高维小样本数据建模的前期数据处理提供了思路。 展开更多
关键词 中药材产地鉴别 光谱数据 数据预处理 小样本高维特征数据 svm算法
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基于支持向量机算法的造纸过程磨后纤维形态软测量模型 被引量：8
14
作者 江伦 满奕 +3 位作者 李继庚 洪蒙纳 孟子薇 朱小林 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期52-58,共7页
本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的造纸过程磨后浆料纤维形态软测量模型,该模型利用原始浆板纤维形态参数和磨浆参数作为输入,用于在线软测量生产过程中的磨后浆料纤维形态。结果表明,采用SVM算法进行建模时,7种磨后浆料纤维... 本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的造纸过程磨后浆料纤维形态软测量模型,该模型利用原始浆板纤维形态参数和磨浆参数作为输入,用于在线软测量生产过程中的磨后浆料纤维形态。结果表明,采用SVM算法进行建模时,7种磨后浆料纤维形态软测量模型的平均相对误差在2.87%~5.61%之间,均优于采用偏最小二乘回归(PLS)算法的建模效果(平均相对误差3.09%~6.60%),模型精度良好,满足生产中纤维形态实时检测对误差的要求。 展开更多
关键词 磨浆 纤维形态 软测量 svm算法
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基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法 被引量：2
15
作者 陈云 《现代农业科技》 2024年第6期173-175,181,共4页
运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象,设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的... 运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象,设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能获取农田灌溉短期用水量特征子集,并在此基础上根据特征子集运用预测模型进行用水量预测。因为用水量序列波动性较强,所以将GM(1,N)模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测,并确定模型评价指标。结果表明,基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内,且在农业中具有可使用性。 展开更多
关键词 svm算法 农田灌溉 用水量预测
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变电站二次防误技术研究 被引量：1
16
作者 陈强 宫改花 +1 位作者 张贾军 唐荣徽 《电气自动化》 2024年第2期47-50,共4页
针对二次设备状态转换过程中易发生误操作的问题,设计了一种智能变电站二次防误系统。采用直流系统、站用电低压系统、监控系统、二次控制回路、微机保护装置、测控装置和计量装置等构建防误系统;基于SVM和PCA算法的融合模型实现对变电... 针对二次设备状态转换过程中易发生误操作的问题,设计了一种智能变电站二次防误系统。采用直流系统、站用电低压系统、监控系统、二次控制回路、微机保护装置、测控装置和计量装置等构建防误系统;基于SVM和PCA算法的融合模型实现对变电站的一二次设备状态参数的实时监测;对变电站二次设备参数分析。试验结果表明,通过系统二次防误的精准度高达九成以上,为下一步研究奠定基础。 展开更多
关键词 二次防误系统 svm算法 PCA算法 测控装置 二次控制回路
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基于数据挖掘的高校学生考研成绩预测分析
17
作者 王昊禾 张悦 江宇琪 《武夷学院学报》 2024年第1期93-97,共5页
随着硕士研究生考试初试难度越来越大,影响考研结果的因素众多,以安徽建筑大学建筑类设计专业高校学生为研究对象,以本科毕业生的在校成绩和考研初试成绩作为样本数据,通过Logistic回归分类算法、SVM支持向量机算法、KNN算法三种实验建... 随着硕士研究生考试初试难度越来越大,影响考研结果的因素众多,以安徽建筑大学建筑类设计专业高校学生为研究对象,以本科毕业生的在校成绩和考研初试成绩作为样本数据,通过Logistic回归分类算法、SVM支持向量机算法、KNN算法三种实验建模测试对比,寻找对应变化规律,提高考研初试成绩变量之间的关联性,从而得出预测结果,从平均预测误差看,Logistic回归分类算法的预测方法具有较高的适应力和稳定性,准确性更适合初试无高数科目的建筑类设计专业高校学生。得出要特别注重加强对专业课、课程设计的学习,同时对政治和英语注意学习态度的结论。为帮助其预测学业发展趋势、制定职业生涯规划上提供数据支撑。 展开更多
关键词 考研初试成绩预测 Logistic算法 svm算法 KNN算法 建筑类学生
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SVM算法在渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层流体预测中的应用 被引量：3
18
作者 张莹 曲丽丽 +3 位作者 朱露 张艳 韩思洋 曾诚 《油气藏评价与开发》 CSCD 2023年第2期181-189,共9页
火山岩储层受岩相、岩性、储集空间类型等多因素影响,流体识别难度大,是测井解释的难题之一,亟需建立一种方便快捷识别方法。为此,针对渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层特征,采用机器学习的SVM(支持向量机)算法对未知储层进行流体预测。研... 火山岩储层受岩相、岩性、储集空间类型等多因素影响,流体识别难度大,是测井解释的难题之一,亟需建立一种方便快捷识别方法。为此,针对渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层特征,采用机器学习的SVM(支持向量机)算法对未知储层进行流体预测。研究表明:①综合应用岩心、测井、录井等资料对流体敏感特征参数寻优,单信息敏感参数为声波时差、补偿密度、深侧向电阻率,多信息融合参数为自然伽马相对值、全烃比值、烃气密度指数、烃气湿度指数,以上7种参数参与模型建立;②使用SVM算法进行火山岩流体预测,将储层流体分为油层、油水同层和水层3类,选取测井、录井敏感参数,训练可靠样本库,预测库正判率达90%。SVM算法预测应用表明,SVM算法计算复杂程度低,泛化推广能力强,可快速识别火山岩流体性质,为油气成藏规律分析和地质储量动用开发提供可靠依据。 展开更多
关键词 svm算法 储层特征 流体预测 火山岩 南堡凹陷
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循环流化床锅炉床温及床压建模 被引量：7
19
作者 管晓晨 张雨飞 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第6期82-85,共4页
为了优化循环流化床(CFB)锅炉床温及床压控制,根据对床温、床压与一次风量和回料阀开度关系特性的分析,利用Libsvm软件包建立了基于支持向量机(SVM)算法的CFB锅炉床温及床压模型,并采用Matlab软件和300 MW机组CFB锅炉运行数据对所建模... 为了优化循环流化床(CFB)锅炉床温及床压控制,根据对床温、床压与一次风量和回料阀开度关系特性的分析,利用Libsvm软件包建立了基于支持向量机(SVM)算法的CFB锅炉床温及床压模型,并采用Matlab软件和300 MW机组CFB锅炉运行数据对所建模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的准确性以及较强的泛化能力。 展开更多
关键词 CFB锅炉 床温 床压 Libsvm软件包 svm算法 建模
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基于残差神经网络的烟草病害识别研究 被引量：7
20
作者 谢裕睿 苗晟 +1 位作者 张铄 董建娥 《现代计算机》 2020年第30期27-31,共5页
针对非专业人员对烟草病害识别的不准确性及传统识别方法的不足,以五种常见的烟草病害为研究对象,提出基于SVM和ResNet的图像处理方法来诊断病害。通过对病害图像进行对比度增强、颜色空间转换等预处理,采用Kmeans聚类算法分割病斑区域... 针对非专业人员对烟草病害识别的不准确性及传统识别方法的不足,以五种常见的烟草病害为研究对象,提出基于SVM和ResNet的图像处理方法来诊断病害。通过对病害图像进行对比度增强、颜色空间转换等预处理,采用Kmeans聚类算法分割病斑区域并提取其13维特征。利用传统的机器学习方法SVM识别烟草病害的效果并不理想,本研究通过构造恒等残差块和卷积残差块来搭建20层的ResNet模型,经过训练自动得到相关特征参数并进行识别。实验结果表明SVM识别的平均准确率为50.23%,而ResNet模型识别的平均准确率为89.50%。残差神经网络具有较高的识别精度,本研究可为烟草病害的诊断提供参考。 展开更多
关键词 烟草病害 K-means聚类分割 svm算法 ResNet模型 残差块
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