| 自然场景下低分辨率苹果果实病害智能识别方法 |
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| 引用本文： | 尹秀珍,何东健,霍迎秋.自然场景下低分辨率苹果果实病害智能识别方法[J].农机化研究,2012,34(10):29-32. |
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| 作者姓名： | 尹秀珍 何东健 霍迎秋 |
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| 作者单位： | 1. 西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌,712100
2. 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100 |
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| 基金项目： | 科技部财政部科技推广专项资金项目，西北农林科技大学重点项目，国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑。根据病斑特点,提取H,S,V等3个通道的2个低阶颜色矩作为颜色特征,基于灰度共生矩阵提取8个特征参数作为纹理特征,提取病斑的Hu不变矩作为形状特征。在对特征进行优选的基础上,构建支持向量机病害识别模型。实验结果表明,用优选的15个特征和支持向量机识别模型,对3种病害的平均正确识别率达到90%,可以有效识别苹果果实病害。
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| 关 键 词： | 苹果病害 水平集 特征提取 图像识别 支持向量机 |
The Intelligent Identification Methods of Apple Fruit's Disease in Nature Outdoors Based on Low-resolution Image |
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| Yin Xiuzhen
,
He Dongjian
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Huo Yingqiu.The Intelligent Identification Methods of Apple Fruit's Disease in Nature Outdoors Based on Low-resolution Image[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2012,34(10):29-32. |
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| Authors: | Yin Xiuzhen He Dongjian Huo Yingqiu |
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| Institution: | a(a.College of Information Engineering;b.College of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest Science and Technology University of Agriculture and Forestry,Yangling 712100,China) |
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| Abstract: | |
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