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基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对番茄种植中营养元素的亏缺,肉眼不易进行识别判断的问题,以番茄亏缺氮、镁营养元素为研究对象,利用CDD摄像机采集研究图像,将图像进行处理后,提取分割出可以表现亏缺氮、镁的特征图像,提取颜色特征和纹理特征,并通过遗传算法进行优化。同时,将优化的特征进行组合分析,以此建立特征模型,并确定特征向量用于分析提取出来的特征参数,建立的特征模型,并采用二叉树形式对番茄缺素识别进行研究。仿真试验结果表明:番茄种植中,采用计算机视觉技术识别亏缺氮、镁营养元素,识别准确率可以满足生产需要。种植户可以根据检测结果对番茄进行区别施肥,既能满足番茄生长的需要,又不会造成资源的浪费,符合农业可持续发展的要求。 相似文献
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基于图像处理的玉米种子特征参数提取系统 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机技术的发展,利用机器视觉代替人的视觉对玉米种子进行品种识别和质量检测是必然趋势。在检测中最关键的一步是对玉米种子图像进行有效特征提取,特征参数的有效性或者精度直接关系到种子品种识别的成败。为此,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略,提出了比较全面有效的玉米种子特征参数和一种适应玉米种子识别的多对象轮廓提取算法,采用VC++编制了玉米种子特征参数提取系统。经实验验证,本系统能够准确快速地提取玉米种子特征参数,为玉米种子品种识别和质量检测的后期工作奠定了基础。 相似文献
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水稻杂株是品种形成过程中的干扰因素,对水稻产业具有较大的危害。水稻杂株的防除以识别为前提,但目前的识别方法消耗大量人力,识别的效率也不理想。计算机视觉是一种图像分析处理技术,在农业领域的应用较广。为此,设计了基于计算机视觉的水稻杂株识别方法,拍摄图像后依次进行预处理、灰度化和二值化,最后根据外观特征采用阈值分割法将杂株识别并提取出来。试验结果表明:秧苗期水稻杂株的性状特征最少,导致计算机视觉的识别效果较差;计算机视觉在抽穗期的识别率最高,误识率最低,具有良好的识别效果。因此,这种识别方法最适合在水稻的抽穗期使用,可以为水稻的品种形成提供技术支撑。 相似文献
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多类支持向量机在玉米品种识别中的应用 总被引：6，自引：1，他引：5
为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法.采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型.试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%.在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN 94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果. 相似文献
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针对当前鱼类自动化加工中存在的定向困难、稳定性差及鱼身损伤严重等问题,设计鱼体头尾定向调理上料系统。控制系统采用测量光幕扫描采集传送带上输送的鱼体图像,在Matlab环境中开发上位机控制系统,对鱼体图像进行处理,提取鱼体轮廓曲线,根据头尾轮廓曲线的差异性进行头尾定向识别。为方便操作者实时操作调整参数,设计了基于Matlab的GUI界面,对传送速度、图像采集、姿态调整装置等进行调节控制。在搭建的试验台上使用草鱼进行系统测试,初步试验结果表明,输送速度设置为10 cm/s时,系统对于鱼体的头尾识别成功率可达95%,头尾序列整理定向成功率接近90%。本研究为鱼类机械加工提供了新的送料方案,对提高鱼加工生产线自动化有较好的借鉴。 相似文献
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基于概率神经网络的玉米苗期杂草识别方法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于计算机视觉技术和概率神经网络技术的玉米幼苗和杂草识别方法.首先利用类间方差最大自动阈值法对杂草图像的修正的超绿特征进行二值化处理;然后提取目标对象的形状特征参数作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别出玉米幼苗.试验结果表明,该方法的有效性,对不同田间环境的玉米幼苗与杂草的准确识别率分别为92.5%和95%,效果优于使用BP网络. 相似文献
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植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。 相似文献
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为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。 相似文献
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基于神经网络的实蝇成虫图像识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现从图像中快速、准确地识别双翅目果实蝇害虫，本文提出一种基于神经网络学习模型的识别算法。该算法首先采用Hough变换对实蝇样本图像的双翅边缘进行直线检测，使图像中实蝇旋转为躯体朝上形态，同时限定条纹所在的有效区域。结合HSV色彩空间锁定胸背板上的条纹区，对该区域进一步处理，根据中心条纹形状特征的描述方法，提取出形状特征参数，定义4种实蝇形态特征向量。采集90幅实蝇图像中各目标的4种特征因子，建立BP神经网络对数据集进行训练，从而得到用于实蝇分类的神经网络模型参数。试验结果表明，该方法对双翅目实蝇成虫的识别效果具有较好的准确性和实时性，对橘小实蝇、南瓜实蝇和瓜实蝇的识别准确率分别为95.45%、93.33%和97.83%，总体准确率为95.56%，单次识别平均耗时500ms。 相似文献
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基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别 总被引：3，自引：0，他引：3
利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别。采用标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行变量筛选提取特征波段,结果表明采用MSC-SPA和SNV-SPA算法时决定系数分别为0.901 9和0.900 6,均方根误差分别为0.223 8和0.223 2,筛选波长个数分别为7个和5个。利用SVM和BP神经网络算法建立的交叉验证模型及验证模型的准确率均达到90%以上。其中,MSC-SPA-SVM和SNV-SPA-SVM方法的建模集准确率分别为97.08%和94.17%;验证集准确率分别为98.33%和97.50%,均优于MSC-SPA-BP和SNV-SPA-BP模型。为了研究染病小麦的高光谱图像信息,利用主成分分析方法,根据权重系数选择最佳特征波长为627.698 nm。利用图像处理方法对特征波长下的特征图像进行预处理、特征提取。分别提取特征波长图像的形态参数特征和纹理特征参数等,根据特征参数相关性分析选择最优的建模特征参数。分别利用10折交叉验证方法建立线性判别分析、支持向量机和BP神经网络识别模型,结果表明3种识别算法识别准确率均在90%以上,具有较好的识别效果。 相似文献
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针对传统的目标检测方法依赖人工提取特征,存在检测效率低、鲁棒性差和实时性差等缺陷。本文根据刺梨果实在自然环境中的生长特点,采用带有残差模块的YOLO v3神经网络进行刺梨果实识别模型的训练,该网络通过提取不同卷积层的特征图,将深层特征图进行上采样后与浅层特征图进行多次融合,以提取图像的更深层次的特征信息。通过对该网络的相关参数进行优化和改进,并对未参与模型训练的70幅刺梨图像进行检测,实验表明,本文算法能够有效地对自然环境下的11类刺梨果实进行识别,各类识别平均准确率为88.5%,平均召回率为91.5%,F_1平均值为89.9%,识别速率约为20 f/s。本文算法在刺梨果实的识别上取得了理想的识别效果。 相似文献
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葡萄套袋机器人目标识别方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对水平棚架栽培模式下采集的单幅葡萄果树图像,提出了结合葡萄颜色与形状特征的目标识别定位方法,获得果穗的中心线和长度特征参数。通过提取葡萄图像的|G-R|+|G-B|色差图,利用Sobel算子进行边缘提取。构建葡萄果粒轮廓的数学模型进行Hough变换,实现葡萄果粒的初步识别。结合葡萄果穗的颜色、纹理特征以及果粒分布较为集中的特点判断Hough变换检测出的圆区域是否为果粒。综合利用识别出的果粒信息找到葡萄图像的外接矩形完成目标提取。对78幅图像进行测试,正确识别出葡萄区域的图像为70幅,正确识别率约为90%。 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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基于机器视觉的玉米异常果穗筛分方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题,以玉米果穗整体为研究对象,基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置,采集了任意摆放的粘连果穗目标图像,分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征,并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型,并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析,最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明,该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%,虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%,机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。 相似文献