多类支持向量机在玉米品种识别中的应用

为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法.采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型.试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%.在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN 94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果.     

基于K-L变换与LS-SVM的玉米品种识别方法

为实现外观相似的不同玉米品种的有效识别,提出了K-L变换与最小二乘支持向量机相结合的籽粒品种鉴别方法.采用标记算法及多尺度小波分析方法获得玉米单籽粒图像,应用K-L变换技术提取籽粒图像的特征数据,设计了二叉树型多类LS-SVM分类器,实现了对特征数据的有效分类.通过试验分析,确定了较为合理的状态空间维数(L=3),正确识别率可达95.3%.     

基于支持向量机的玉米品种识别

选取郑单958、辽单565、京科25玉米品种作为研究对象,从玉米籽粒的数字图像中提取与玉米籽粒的颜色、形状、尺寸等有关的6个形态结构参数,利用支持向量机(SVM)算法进行训练识别,同时与BP人工神经网络(NN)方法进行比较,结果表明,SVM算法识别效率较高,达到92.3%.     

基于K-L变换与LS-SVM的玉米品种识别方

为实现外观相似的不同玉米品种的有效识别,提出了K-L变换与最小二乘支持向量机相结合的籽粒品种鉴别方法。采用标记算法及多尺度小波分析方法获得玉米单籽粒图像,应用K-L变换技术提取籽粒图像的特征数据,设计了二叉树型多类LS-SVM分类器,实现了对特征数据的有效分类。通过试验分析,确定了较为合理的状态空间维数(L=3),正确识别率可达     

基于CT图像的苹果苦痘病与磕碰伤识别

对苦痘病进行持续、准确、量化的无损检测,以及育种专家对新品种苹果的抗苦痘病表型研究,都需要苦痘病准确识别技术的支持。针对磕碰伤对苦痘病识别产生干扰,降低了识别准确率问题,基于苹果CT图像,提出了一种苹果苦痘病和磕碰伤识别方法。首先,采用最大类间方差法、区域标记、中值滤波等方法,对337帧苹果CT图像进行图像分割和伤病区域定位;其次,对伤病区域进行特征提取,提取其形状特征、纹理特征和位置特征共18种特征信息;然后,利用多元逐步回归和类距离可分离性判据2种方法分别选取特征信息,将2种方法选出的相同特征作为本文的选用特征信息;最后,分别使用遗传算法优化的支持向量机和默认参数的支持向量机,对苹果苦痘病和磕碰伤进行识别。识别结果表明,经过遗传算法优化的支持向量机的总体识别准确率高于93%,默认参数的支持向量机算法的总体识别准确率高于84%。遗传算法优化后的支持向量机的识别准确率明显优于默认参数的支持向量机的识别准确率。     

玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验

针对玉米籽粒收获时,损失率检测不准的问题,以压电薄膜作为敏感材料,设计了一种由冲击传感器、信号处理电路和安装装置等组成的玉米收获机籽粒清选损失监测装置,并采用支持向量机多分类算法提取玉米籽粒冲击信号,实现了玉米籽粒损失的实时监测。首先,在不同冲击角度和高度的试验条件下,对不同大小的玉米籽粒和杂余进行冲击信号的采集试验,提取冲击信号的主要特征。采用支持向量机多分类算法对模型进行训练,并在监测装置上实现实时分类。使用不同品种和含水率玉米对分类模型进行验证。然后,在不同风机转速和清选筛开度条件下,得到测试时间内传感器检测的籽粒数与总损失量之间的关系,并根据谷物流量值,计算得到实时的清选损失率。最后,将该监测装置安装在4YL-8型玉米联合收获机上进行田间试验。结果表明,该监测装置与人工检测相比,平均相对误差为12.98%,可以为收获机的控制提供反馈信息。     

基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术

为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。     

基于支持向量机的玉米田间杂草识别方法

提出了一种基于图像处理和支持向量机(SVM)技术的玉米和杂草识别方法.首先根据玉米与杂草、土壤彩色图像的特征提出一类图像灰度化方法,并通过对灰度图像的除噪处理有效地分离目标对象.然后从处理好的图像中提取出目标对象的形状特征参数作为输入特征向量,进而提出玉米田间杂草识别的支持向量机方法.试验结果表明了方法的有效性,通过适当选取核函数识别率可达到98.3%.     

基于SVM法线算法的特征基因提取

鉴于特征提取在基因分类中扮演的重要作用,提出了一种基于支持向量机法线算法的特征提取方法。首先,使用线性支持向量机对训练样本进行训练,求出支持向量;然后,根据SVM法线算法计算各特征的权重,来获得法线向量,剔除数据集中权重较小的冗余特征基因;最后,使用线性支持向量机分类器实现对有效特征基因子集的分类。用急性白血病数据集和结肠癌数据集进行了实验,结果表明：该方法识别效果良好,适应性强。     

采摘机器人基于支持向量机苹果识别方法

针对目前苹果采摘机器人果实识别过程误差大、处理时间长等问题,应用支持向量机(SVM)方法对苹果果实进行识别.首先采用矢量中值滤波法对苹果彩色图像进行预处理,然后运用区域生长算法和颜色特征相结合的方法进行图像分割,最后分别对苹果彩色图像的颜色特征、几何形状特征进行提取,并用支持向量机的模式识别方法识别苹果果实.实验结果表明:支持向量机识别方法的识别性能优于神经网络方法;综合颜色特征和形状特征的支持向量机识别方法对苹果果实识别的正确率高于只用颜色特征或形状特征的正确率.     

水田田埂边界支持向量机检测方法

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90. 7%。采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0. 8 s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求。     

基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法

为克服传统遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法。采用混沌算法优化自适应遗传算法的初始种群,利用自适应遗传进化和变尺度混沌优化对LSSVM的参数进行循环优化,直至遗传算法达到最大进化代数,建立基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于自适应遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更好的预测精度。     

基于机器视觉的玉米异常果穗筛分方法

针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题,以玉米果穗整体为研究对象,基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置,采集了任意摆放的粘连果穗目标图像,分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征,并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型,并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析,最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明,该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%,虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%,机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。     

基于改进二叉树支持向量机的离心泵工况识别方法

为保证离心泵的安全高效运行,需要对离心泵的运行工况进行识别研究.首先,使用测试函数对比研究了经验模态分解、集合经验模态分解和互补集合经验模态分解3种振动信号特征提取方法,基于性能最优的特征提取方法提取不同工况下运行的离心泵振动信号特征数据.然后,对支持向量机模型进行改进,提出了一种使用k-means聚类算法优化的二叉树支持向量机模型,并将改进模型应用到离心泵4种不同运行工况的识别中.同时,使用其他2种多分类支持向量机模型作为对比.研究结果表明:3种特种提取方法中,互补集合经验模态分解无模态混叠迹象性,噪声干扰小,性能表现更好;改进支持二叉树向量机模型分类准确率可达82.17%,对设计的4种工况具有很好的分类效果;改进支持二叉树向量机模型结构简单,训练时间短,实时性好,综合性能优于其他2种模型.     

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。     

基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别

常规近红外定性识别研究中，玉米籽粒为表皮裸露状态，未经种衣剂覆盖处理，但是在实际农业生产中，为抵御病虫害侵袭，提高玉米种子发芽率，达到保产增产的功效，玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样，对近红外光谱具有一定的吸收，因此种衣剂对近红外定性识别具有干扰作用。本文针对种衣剂对玉米品种识别准确性影响的问题，提出了一种基于栈式自编码神经网络（SAE）的近红外光谱定性建模方法。首先采用无种衣剂玉米籽粒光谱作为训练集，通过栈式自编码无监督学习算法与softmax分类器构建栈式自编码网络定性分析模型，再利用所建模型对有种衣剂玉米籽粒进行品种识别。实验结果表明，基于SAE的建模方法能够将种衣剂对玉米籽粒识别率的影响降低至3%以内。     

混沌遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量

利用混沌运动的初值敏感性、内在随机性和遍历性的特点,提出基于混沌遗传算法和最小二乘支持向量机的城市日用水量预测法。通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的超参数,利用交叉验证法确定遗传算法个体的适应值,建立基于最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更高的预测精度。     

基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别

为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于"光谱+指数+优选纹理"特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。     

基于视觉的苗期作物株间除草关键技术研究现状

基于视觉的苗期作物和杂草的图像分割技术逐渐成熟,通过视觉技术对苗期作物进行精准识别和定位,是实现株间除草的关键技术和难点。作物的精准识别首先需要利用颜色特征将图像中的作物、杂草和土壤背景进行分割;其次利用实际识别对象的位置特征,形状特征,纹理特征,光谱特征等构造新的特征向量,结合成熟的分类算法对作物和杂草进行特征分类识别。针对棉苗和大豆苗,主要提取位置特征、形状特征,多采用支持向量机为主分类算法;针对玉米,主要提取位置特征、纹理特征,多采用人工神经网络为主的分类算法;针对部分蔬菜苗,主要提取形状特征、光谱特征,多采用算法结合的优化算法,具体实现时需要根据离线样本学习的结果来平衡苗期作物的识别准确率与实时性。在目前的算法中,主要存在三方面的问题:作物特征提取效果易受到遮挡、光照等干扰;分类算法目前还不能得到非常令人满意的准确性和实时性;目前算法一般是针对某种时段的作物,不具有通用性。这些都是后续算法研究中需要进一步解决的问题。     

基于线性组合核函数支持向量机的病害图像识别研究

合理的选择、设计核函数是支持向量机方法的重要部分,不同的核函数代表了利用支持向量机解决非线性分类问题时,进行的不同的非线性映射.核函数使支持向量机可以很容易地实现非线性算法.为此,提出了一种新的核函数-线性组合核函数,将该核函数应用于支持向量机方法中,并使用该方法对北京地区甜瓜病害图像进行了识别分类;同时也与人工神经网络和其它经典支持向量机核函数的分类结果进行了对比,实验结果也验证了该核函数的有效性.