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甘蓝菜青虫害自动识别系统的开发与试验研究——基于机器视觉
被引:21
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
高雄
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王海超
机构
:
[1]
内蒙古农业大学机电工程学院
来源
:
农机化研究
|
2015年
/ 01期
关键词
:
机器视觉;
欧氏距离;
菜青虫害;
自动识别;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
摘要
:
病虫害的及时防治是提高农作物产量与品质不可或缺的重要环节。为了及时有效地防治病虫害,首先应实现病虫害的自动识别。为此,提出一种基于机器视觉的欧氏距离病虫害自动识别检测方法,旨在为病虫害自动防治喷雾机器人的研制奠定基础。欧氏距离方法是以颜色特征为基础,利用几何阈值选取和RGB空间特征的变换,实现病虫害的自动识别。试验结果表明,该方法能够较准确地识别虫害区域和提取目标作物,准确率达88.33%。
引用
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页码:205 / 208+222 +222
页数:5
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