岑喆鑫
- 作品数：9 被引量：89H指数：4
- 供职机构：中国农业科学院蔬菜花卉研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划科研院所社会公益研究专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于计算机视觉技术的黄瓜叶部病害自动诊断研究
- 植物病害一直是制约着黄瓜生产的主要因子之一，采用传统的诊断方法，时间较长，往往错过防治时期。计算机病害诊断、预测系统在一定程度上发挥着良好的指导作用，但未实现智能化，没有完全摆脱对人的严重依赖。本文以计算机视觉技术为手段...
- 岑喆鑫
- 关键词：黄瓜叶部病害计算机视觉模式识别
- 文献传递
- 保护地茄子黑枯病的识别与防治被引量：2
- 2006年
- 岑喆鑫李宝聚范青山石延霞谭宏伟
- 关键词：保护地黑枯病茄子农业结构调整栽培面积
- 基于彩色图像颜色统计特征的黄瓜炭疽病和褐斑病的识别研究被引量：40
- 2007年
- 为了进行数字化、标准化、无损伤定量识别植物病害,运用数字图像分析技术,对生产中两种常见的黄瓜病害(黄瓜炭疽病和黄瓜褐斑病)进行研究。利用图像的颜色统计特征对来自不同时期的病害样本图像进行分类和识别。采用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立起黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的分类器模型。结果表明,对黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确回判率分别达到96.67%,93.33%和100%。测试集中,黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确识别率分别达到83.33%,80.00%和100%,说明利用彩色图像颜色统计特征对植物病害进行识别有可行性。
- 岑喆鑫李宝聚石延霞黄海洋刘君廖宁放冯洁
- 关键词：黄瓜植物病害彩色图像统计特征
- 基于机器视觉的蔬菜叶部病害实时诊断方法与系统
- 发明名称基于机器视觉的蔬菜叶部病害实时诊断方法与系统本发明公开了一种基于机器视觉的蔬菜叶部病害实时诊断方法和系统。包括病害图像获取硬件部分和实时诊断软件部分。其中图像获取硬件部分由光照箱、光源支架、光源、箱体顶部圆孔、数...
- 李宝聚柴阿丽石延霞岑喆鑫谢学文
- 西葫芦果实腐烂病的病原诊断与防治被引量：3
- 2007年
- 刘蕾李宝聚郭立忠石延霞岑喆鑫于洋
- 关键词：果实腐烂病西葫芦病原诊断种植面积周年栽培
- 茄子灰霉病的症状诊断及综合防治被引量：7
- 2006年
- 李宝聚岑喆鑫石延霞
- 关键词：灰霉病症状诊断茄子灰葡萄孢菌栽培面积保护地
- 基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别被引量：35
- 2010年
- 以计算机视觉技术为手段,结合图像处理和模式识别技术,研究了番茄早疫病、晚疫病、叶霉病和棒孢叶斑病等4种叶部病害的自动识别方法。建立了一套适用于室内操作的图像采集处理系统,可进行病害样本图像的采集、预处理和病斑区域的分割。提取了每个病斑区域的9个颜色参数、5个纹理参数和4个形状参数,同时采用逐步判别与贝叶斯判别相结合和主成分分析与费歇尔判别相结合的两种方法实现特征参数的提取和判别模型的构建。逐步判别从提取的18个特征参数中选择了12个参数用于构建贝叶斯判别模型,结果对训练样本和测试样本的识别准确率分别达到100%和94.71%。主成分分析则将18个特征参数综合成2个新变量,构建的费歇尔判别函数对样本的总体识别准确率为98.32%。两种方法均获得了较好的分类效果,说明利用计算机视觉技术可以实现对番茄叶部病害的快速、准确识别,为实现番茄病害的田间实时在线检测提供了可能。
- 柴阿丽李宝聚石延霞岑喆鑫黄海洋刘君
- 关键词：计算机视觉番茄病害
- 基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别
- 目前，数字化、标准化、无损伤、定量识别植物病害成为了农作物病害诊断的趋势.文章以计算机视觉技术为手段，综合运用数字图像处理、模式识别及人工智能等技术，研究番茄叶部病害的自动识别诊断方法.构建立了一套适用于室内操作的图像采...
- 柴阿丽李宝聚岑喆鑫石延霞黄海洋刘君
- 关键词：计算机视觉纹理特征番茄病害
- 基于机器视觉的蔬菜叶部病害实时诊断方法与系统
- 本发明公开了一种基于机器视觉的蔬菜叶部病害实时诊断方法和系统。包括病害图像获取硬件部分和实时诊断软件部分。其中图像获取硬件部分由光照箱、光源支架、光源、箱体顶部圆孔、数码相机、相机固定杆、光学镜头、偏振镜、箱体侧门、载物...
- 李宝聚柴阿丽石延霞岑喆鑫谢学文
- 文献传递
