期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于核K-均值聚类算法的植物叶部病害识别 被引量：28
1
作者 王守志 何东健 +1 位作者 李文 王艳春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期152-155,共4页
针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识... 针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识别。试验涉及的4种玉米病害识别正确率达82.5%,核K-均值聚类方法适合玉米叶部病害分类。 展开更多
关键词 植物病害 病害识别 核K-均值聚类
下载PDF
基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法 被引量：6
2
作者 李超 彭进业 张善文 《广东农业科学》 CAS 2016年第10期134-139,F0003,共7页
针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的... 针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。 展开更多
关键词 植物病害识别 特征融合 自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP) 支持向量机(SVM) 改进局部判别映射(LDP)
下载PDF
基于计算机图像处理技术的黄瓜病害特征提取 被引量：5
3
作者 彭占武 司秀丽 +1 位作者 王雪 袁洪印 《农机化研究》 北大核心 2014年第2期179-182,187,共5页
精准识别作物病害的前提是精确提取其特征。为此,利用计算机图像处理技术,研究了黄瓜霜霉病的特征提取过程。使用高精度的光学设备直接进行数字图像采集,再运用图像预处理方法对图像数据进行优化,去除干扰,精确定位病斑部位;分析黄瓜霜... 精准识别作物病害的前提是精确提取其特征。为此,利用计算机图像处理技术,研究了黄瓜霜霉病的特征提取过程。使用高精度的光学设备直接进行数字图像采集,再运用图像预处理方法对图像数据进行优化,去除干扰,精确定位病斑部位;分析黄瓜霜霉病的表现形式,从统计量、颜色和形状3个方面分离出特征参数值15个。这些特征值将作为识别该病害的主要依据,大大提高了病害的识别精度。 展开更多
关键词 黄瓜病害 数字图像处理 特征提取 作物病害识别
下载PDF
基于小样本学习的植物叶病分类研究
4
作者 吴蔚 《智慧农业导刊》 2021年第10期28-31,共4页
植物叶病是影响植物正常生长的重要因素之一,准确地识别叶病种类并及时采取防治措施对于保证农作物增量增产十分重要。本研究提出一种基于小样本学习的植物叶病种类识别方法,与传统深度学习方法相比,本研究在处理样本量较少的植物叶病... 植物叶病是影响植物正常生长的重要因素之一,准确地识别叶病种类并及时采取防治措施对于保证农作物增量增产十分重要。本研究提出一种基于小样本学习的植物叶病种类识别方法,与传统深度学习方法相比,本研究在处理样本量较少的植物叶病分类任务中具有较好的识别准确率。同时通过实验改变小样本学习中的参数设定,揭示了该方法中影响分类准确率的一些关键特性。本研究方法的提出扩展了人工智能在农业领域的应用范围,具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 卷积神经网络 小样本学习 元学习 植物叶病识别
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部