基于SVM的温室黄瓜病害诊断研究附视频

被引：6

作者：

任东 ^{[1
]}

于海业 ^{[1
]}

乔晓军 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林大学生物与农业工程学院

[2] 国家农业信息化工程技术研究中心

来源：

农机化研究 | 2007年 / 03期

关键词：

计算机应用; 纹理图像; 理论研究; 植物病害; 支持向量机; 径向基核函数;

D O I：

10.13427/j.cnki.njyi.2007.03.008

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

针对温室黄瓜霜霉病、角斑病、白粉病这3种常见病害图像的特点,提出了将支持向量机方法应用于黄瓜这3种病害识别中。首先选择HIS颜色空间作为图像特征提取的空间,以避免光照强度对图像获取的影响,然后利用支持向量机分类方法进行病害的识别。实验分析表明,HIS颜色系统基本上消除了图像获取时,光照强度对图像的影响;支持向量机分类方法在病害分类时训练样本较少,具有良好的分类能力和泛化能力。不同分类核函数的比较结果是径向基核函数的SVM方法对黄瓜这3种病害的识别率达到了90%以上,最适于黄瓜3大病害的分类识别。

引用

页码：25 / 27+31 +31

页数：4

共 5 条

[1] 基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法 [J].