黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521375)
- 作品数：3 被引量：19H指数：3
- 相关作者：马晓丹杜松怀关海鸥焦峰邵庆更多>>
- 相关机构：黑龙江八一农垦大学中国农业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江农垦总局科技计划项目黑龙江省大学生创新创业训练计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于冠层颜色特征的大豆缺素症状识别研究被引量：3
- 2016年
- 【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性,建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验,以垦农18为供试大豆品种,设计缺氮、缺磷、缺钾3种营养状况,采集大豆缺素症状的冠层图像样本,利用图像灰度直方图结合主成分分析方法,提取大豆冠层图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B,计算最佳颜色特征蓝光标准化值B/(R+G+B)和绿光标准化值G/(R+G+B),将其作为正则化模糊神经网络输入向量,并利用实数编码的遗传算法改进传统梯度下降学习算法,将其作为模糊神经网络的学习方法,同时应用传统梯度下降算法和改进梯度下降算法训练神经网络参数并比较。【结果】应用遗传计算改进的梯度下降学习算法计算时,迭代次数为277次,其各项计算指标均明显优于传统梯度下降算法,大豆缺素症状识别准确率达100%;而采用传统的多元线性回归方程和BP神经网络算法计算时,识别准确率分别为52.50%,68.33%。【结论】以大豆冠层图像颜色特征为基础,利用改进学习算法的神经网络模型,能够快速有效地挖掘出大豆缺素症状与颜色特征向量之间的模糊逻辑映射关系,为大豆缺素症状识别提供了一种快速且准确的方法。
- 关海鸥李佳朋马晓丹杜松怀焦峰
- 关键词：识别方法
- 小麦病害图像识别处理及形状特征提取研究被引量：13
- 2013年
- 以小麦条锈病为例,研究小麦病害部位的图像获取、处理和特征提取。通过图像灰度映射和反映射变换、非线性直方图均衡处理等方法进行病害图像噪声去除和图像优化;采用迭代阀值分割和微分边缘检测提取小麦病斑部位的形状特征,为农业作物病害诊断信息特征数据库的建立提供基础数据。
- 邵庆张楠路阳
- 关键词：小麦条锈病图像处理图像分割特征提取
- 基于支持向量机的农作物缺素症状诊断方法被引量：3
- 2016年
- 针对如何利用农作物叶面颜色特征判断其营养症状的实际问题,应用数字图像处理技术和最小二乘支持向量机,提出一种基于支持向量机的农作物缺素症状诊断方法。首先运用数字图像处理技术计算农作物叶面颜色特征;然后将归一化颜色空间特征输入最小二乘支持向量机,相应缺素症状作为输出,通过遗传算法确定最优组合参数,进而建立了农作物缺素症状诊断方法。通过大豆缺素症状实际资料的仿真诊断结果表明,该方法速度快且精度高,具有良好的适应性和实用性。
- 关海鸥马晓丹黄燕杜松怀焦峰陈争光王苫社
- 关键词：支持向量机
