基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别 |
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引用本文: | 张开兴,吕高龙,贾浩,赵秀艳,刘贤喜.基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别[J].中国农机化学报,2019(8). |
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作者姓名: | 张开兴 吕高龙 贾浩 赵秀艳 刘贤喜 |
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作者单位: | 山东农业大学机械与电子工程学院;山东农业大学信息科学与工程学院 |
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摘 要: | 为快速诊断识别玉米叶部病害,及时采取防治措施,提高玉米产量,本文将图像处理技术和BP神经网络算法引入到玉米叶部病害识别诊断中。对田间采集的玉米叶部病害样本图像进行背景去除、灰度化处理、阈值分割、噪声去除等预处理操作,实现叶部病害图像的分割;通过提取病害图像颜色特征和形状特征的17个参量,作为BP神经网络的输入,实现了玉米叶部常见六种病害的分类识别。实验结果表明,6种玉米叶部病害的平均识别率为93.4%,取得较好的识别效果,具有一定的实用价值。
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