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杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础. 相似文献
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农田杂草总体上是指生长在田间、分布广泛、对农作物有危害、非人工有意栽培的草本植物。我国农田杂草危害面积大约为4000万hm^2,主要发生在水稻、小麦、玉米、大豆、棉花五大作物农田,造成严重减产。因此应对杂草及时地加以控制,以保证作物的产量和质量。 相似文献
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基于颜色特征与多层同质性分割算法的麦田杂草识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对杂草与小麦叶子交叠的情况,提出了一种利用改进的多层同质性分割算法,并综合颜色与形态特征的杂草识别方法。在颜色空间YIQ,选取I作为特征量并用改进的最大类间方差法分离植物与背景;在颜色空间HSI,选取I的同质性量和S作为特征量进行多层同质性分割分离小麦与杂草;最后结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像;通过模拟化学除草系统,从理论上评价整个系统的除草效率。试验结果表明,杂草正确识别率达92.6%,单幅图像除草剂的减少率在35%~50%,小麦田的除草剂减少率超过78.7%。 相似文献
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基于SVM-DS多特征融合的杂草识别 总被引:11,自引:0,他引:11
为解决单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机(SVM)和DS(Shafer-Dempster)证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法.在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片形状、纹理及分形维数3类特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),引入基于矩阵分析的DS融合算法简化决策级融合算法复杂度,根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果.实验结果表明,多特征决策融合识别方法正确识别率达到96.11%,与单特征识别相比有更好的稳定性和更高的识别率. 相似文献
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豌豆苗期田间杂草识别与变量喷洒控制系统 总被引:5,自引:0,他引:5
以图像实时控制器CVS-1456为核心设计了图像实时识别与变量喷洒系统.在普通光照下分别采集包含豌豆苗、土壤背景、杂草(刺儿菜)等的原始图像,分析其颜色模型,根据色差分量R-B颜色特征采用LabVIEW和IMAQ Vision编程实现杂草实时识别.基于Canny算子对识别的杂草进行边缘检测,并提取目标杂草的面积、密度和形心位置3个特征参数为变量喷洒定位提供依据.随机试验表明:基于R-B色差分量对豌豆苗期复杂背景下刺儿菜杂草平均正确识别率达到83.5%,均方差0.066,该方法准确可靠. 相似文献
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基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别 总被引:2,自引:0,他引:2
以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。 相似文献
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为解决基于计算机视觉猪只体尺测量过程中存在的对猪只姿态依赖度高、测定效率低等问题,提出了一种基于DeepLabCut算法的非接触式猪只体尺快速测量方法。本研究以长白猪为研究对象,使用RealSense L515深感相机作为图像数据采集单元获取猪只背部RGB-D数据,通过分析对比ResNet、MobileNet-V2、EfficientNet系列的10个主干网络训练效果,选取EfficientNet-b6模型作为DeepLabCut算法最优主干网络进行猪只体尺特征点检测;为实现猪只体尺数据的精准计算,本文采用SVM模型识别猪只站立姿态,筛选猪只自然站立状态;在此基础上,采用深度数据临近区域替换算法对离群特征点进行优化,并计算猪只体长、体宽、体高、臀宽和臀高5项体尺指标。经对140组猪只图像进行测试发现,本研究提出的算法可实现猪只自然站立姿态下体尺的实时、精准测量,体尺最大均方根误差为1.79 cm,计算耗时为每帧0.27 s。 相似文献
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含水层参数的确定,是进行地下水资源科学管理的基础和关键。针对传统一些求参方法的缺点,提出了基于蚁群算法的含水层参数识别方法,并给出了实施该方法的具体步骤。以无界承压含水层井流模型为例,讨论了蚁群算法在含水层参数反演中的应用。实例分析结果表明,蚁群算法在确定含水层参数的优化问题中不仅可行,而且具有求解精度高和鲁棒性强等特点,显示了蚁群算法在水科学优化问题中的应用前景。 相似文献
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基于灰度-梯度特征的改进FCM土壤孔隙辨识方法 总被引:3,自引:0,他引:3
土壤孔隙的拓扑结构决定了土壤水分保持和传导能力,对土壤生态过程与功能具有重要影响,但现有土壤孔隙辨识方法存在孔隙边界判别不准确和运行效率较低的问题。为解决这一问题,提出一种基于土壤CT图像灰度-梯度特征的改进模糊C均值(GFFCM)孔隙辨识方法。该方法利用拉普拉斯算子建立灰度-梯度二维特征矩阵,并结合土壤相关先验知识分区构造初始隶属度矩阵和确定聚类数目;然后,基于初始条件实现土壤结构的模糊划分;最后,运用孔隙辨识准则对模糊聚类结果进行优化,完成土壤孔隙结构的精准辨识。以非饱和土壤CT图像为应用对象验证孔隙辨识方法的性能,通过与传统FCM法、快速FCM法(FFCM)的比较,表明GFFCM法有效克服了传统FCM法在隶属度矩阵和聚类数目初始化的不足,解决了初始值制约辨识精确度的问题,在保证孔隙辨识精度的前提下具有较高的执行效率。 相似文献
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水文地质参数的反演是一个复杂的非线性优化问题,针对标准模拟退火算法收敛速度慢的缺陷,提出了反演水文地质参数的改进模拟退火算法。采取了设置内阀值、增加约束条件和记忆功能等措施,以提高标准模拟退火算法的收敛速度。实例分析结果表明,改进模拟退火算法在水文地质参数反演和含水层隔水边界的识别问题中不仅是可行的,而且求解精度较高。同时,结合实例的结果分析并给出了影响算法收敛性能的几个因素。 相似文献