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基于叶片的植物病虫害识别方法
被引:23
作者
:
谭峰
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
谭峰
马晓丹
论文数:
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0
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0
机构:
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
马晓丹
机构
:
[1]
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
来源
:
农机化研究
|
2009年
/ 31卷
/ 06期
关键词
:
病虫害;
图像处理;
色度值;
病斑;
神经网络;
D O I
:
10.13427/j.cnki.njyi.2009.06.051
中图分类号
:
TP399-C4 [];
学科分类号
:
081203 ;
0835 ;
摘要
:
综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,对叶片色度值进行了计算;同时,建立一个多层BP神经网络,实现了对大豆叶片中病斑的自动识别,运用区域标记法对病斑的特征参数进行计算。实验证明,该方法能有效地识别出病斑区域,识别率可达92.1%,计算的特征参数为病种的识别提供了理论依据。
引用
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页数:3
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共 2 条
[1]
机器视觉中的颜色问题及应用
[J].
陶霖密
论文数:
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机构:
清华大学计算机技术与科学系! 北京
陶霖密
;
徐光祐
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0
h-index:
0
机构:
清华大学计算机技术与科学系! 北京
徐光祐
.
科学通报,
2001,
(03)
:178
-190
[2]
神经网络系统理论.[M].焦李成著;.西安电子科技大学出版社.1990,
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