共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
《江苏农业科学》2018,(22)
快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色低阶特征,结合多尺度分析确定原始采用病害叶片图像的显著图;其次,利用K-均值算法分割显著图,得到病斑图像;再提取病斑图像的方向梯度直方图特征;最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行病害识别。在4种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行测试,平均正确识别率大于90%。结果表明,该方法能够准确分割和识别复杂背景下的黄瓜病害叶片图像,为田间开放环境下实现黄瓜病害的快速自动识别提供了依据。 相似文献
2.
3.
复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。 相似文献
4.
针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。 相似文献
5.
【目的】为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别,提出一种基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别方法。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,通过引入所提出的多尺度特征融合模块,提高网络模型的特征提取与特征融合能力,均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率;使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度,弱化复杂背景的干扰信息,提高网络模型的识别准确率;利用改进的C3-SC模块替换PANet结构中的C3模块,在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。【结果】基于YOLOv5-C的复杂背景下的广佛手病虫害识别,F1分数为90.95%,平均精度均值为93.06%,网络模型大小为14.1 Mb,在GPU上每张图像平均检测时间为0.01 s。与基础网络YOLOv5s相比,平均精度均值提高了2.45个百分点,7个类别识别的平均准确率的标准差由7.14减少为3.13,变异系数由7.88%减少为3.36%。平均精度均值比Retina Net、SSD、Efficientdet和YOLOv4模型分别高22.30、20.65、4.84和2.36个百分点。【结论】该方法... 相似文献
6.
在基于叶片图像进行植物识别和生长状态监控时,植物目标叶片的准确分割和识别是前提和基础,但复杂背景给叶片的分割和识别带来了极大的挑战。本研究提出基于Mask-RCNN深度学习网络分割和识别复杂背景下多目标叶片的算法,共拍摄自然生长状态下常见的植物叶片图像7 357张,标注3 000张作为训练数据库,这3 000张图像共包含4种植物,分别为孔雀竹芋(Calathea makoyana)、珊瑚树(Viburnum odoratissinum)、洋常春藤(Hedera helix L.)和黄花羊蹄甲(Bauhinia tomentosa)。选择这4种植物的80个测试样本图像进行分割、识别与错分率分析。结果表明:Mask-RCNN深度学习网络对这4种植物的识别效果良好,未出现误识别的情况;分割的平均图像错分率为0.93%,最大值不超过2.49%,即分割准确率达97.51%;同时该算法具有强大的迁移能力。 相似文献
7.
基于颜色特征的作物与背景分割的对比研究 总被引：2，自引：1，他引：1
化学除草剂和杀虫剂的运用对环境造成很大的冲击,有选择地对准目标精确喷药能够有效地减少化学药剂的使用量,对准精确喷药的关键是运用机器视觉技术正确地识别目标,而作物与背景的快速并准确地分割是正确识别目标的基础。文章介绍几种图像的颜色模型和转换公式,运用VC++软件设计出图像背景分割的程序。选择南京农业大学江浦农场的玉米田、花生田和校园内的小麦田作为研究对象,运用自行设计的程序对图像进行分割并计算出分割图像所需的时间。用处理耗时与处理效果两个指标来评定用于背景分割的几种颜色特征。研究结果表明,过绿的2G-R-B是最好的背景分割因子,这个分割因子具有耗时少、分割效果好且不受光照强度影响的特点,能够满足农业智能生产中实时性的要求。 相似文献
8.
9.
复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。 相似文献
10.
《江西农业学报》2022,(10)
为了实现航拍大田油菜花的准确分割,本文提出了一种基于HSI颜色空间阈值和X均值自动聚类算法相结合的分割方法来有效提高分割精度。先将待分割的原始图像转换到HSI颜色空间,通过设定的颜色阈值对目标区域进行定位,实现初步分割,得到候选目标区域;然后将候选目标区域的像素转换至LAB颜色空间,计算候选区域的a、b通道的均值和方差;最后利用得到的均值和方差作为聚类的约束条件,利用X均值自动聚类算法对原图像的a、b通道进行聚类。实验结果表明,本文提出的方法能够克服变化的背景的影响,准确提取油菜花区域;相对于传统的聚类方法,本方法不需要预先设定聚类数,从而实现完全自动的分割。 相似文献
11.
【目的】针对在复杂环境背景中难以识别分割多只肉鸡的问题,探讨基于深度学习实现对多只肉鸡深度图像分割的方法。【方法】利用深度相机,通过不同的拍摄角度（俯视、正视、侧视）在自然环境下采集肉鸡不同姿势（站立、俯卧、抬头、低头等）形态的深度图像,并使用CVAT标注软件对深度图像进行精确标注,建立肉鸡深度图数据集（含4 058张深度图像）。利用FCN、U-Net、PSPNet、DeepLab和Mask R-CNN等5种神经网络实现肉鸡深度图像的识别与分割,根据测试集得到预测结果,比较与评估不同模型的性能,实现对肉鸡深度图像的识别与分割。【结果】基于Mask R-CNN神经网络模型的识别分割准确率为98.96%,召回率为97.78%,调和平均数为95.03%,交并比为94.69%,4个指标值均为5个模型中的最优值。【结论】基于Mask R-CNN神经网络的算法简单快速,且能准确实现肉鸡的自动识别与分割,对肉鸡遮挡有较佳的鲁棒性,基本可以满足养殖场鸡群均匀度预测的识别分割要求。促进了计算机视觉在现代农业的应用,可为鸡群计数、鸡群均匀度预测以及肉鸡福利饲养等鸡场作业提供理论和实践基础。 相似文献
12.
《湖北农业科学》2021,60(5)
以谷子为研究对象,采集谷子阴天、背景复杂有阴影、光照不均、露水雨水反光4类环境条件下的冠层图像,分别采用超绿分割、Lab空间K均值聚类分割和基于H分量的K均值聚类分割3种算法进行冠层提取,探究不同条件下谷子冠层提取的最优方法。对于阴天和背景复杂有阴影的谷子冠层图像,3种算法均可以较完整地提取,分割准确率均达到93%以上;对于光照不均的图像,超绿分割效果最差,基于Lab空间和基于H分量下的K均值聚类分割效果相对优异,分割准确率分别为93%和96%;对于露水雨水反光的图像,基于H分量的K均值聚类分割准确率最高,达到97%。基于H分量的K均值聚类算法对4种不同环境条件下获取的谷子冠层图像分割效果均较理想,为后续谷子生长自动监测提供了一定的参考价值。 相似文献
13.
14.
作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。 相似文献
15.
16.
[目的]本文旨在克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]设计了一种结合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取a*、b*分量建立α角度模型;最后,基于α进行K均值聚类分割处理。[结果]拔节前后光照强度不一、光照不均的冬小麦冠层图像的分割试验结果表明,该算法可一定程度避免基于L*a*b*颜色空间α角度分量K均值聚类的过分割现象;改善基于HSI空间H分量K均值聚类的欠分割缺陷,且对光斑、阴影遮挡、反光突出的图像分割更完整准确。[结论]本算法可为大田复杂背景下光照多变的作物冠层图像分割提供参考方法。 相似文献
17.
针对花粉、孢子图像特征复杂,样本稀缺及种类繁多制约图像检测识别效果的问题,建立基于自适应阈值分割的pix2pix图像增广模型.首先基于卷积评价改进自适应阈值分割算法,择优选取语义分割图像;其次构建pix2pix图像增广模型,将语义分割图像和原始图像建立标签映射用于模型训练,根据语义分割图像生成仿真图像,扩充样本数据集.结果表明,以149种花粉、孢子图像为样本,通过图像增广模型生成的花粉、孢子图像整体相似度达到85.40％;图像增广前Faster RCNN、YOLOv3检测模型的检测精准率分别为86.18％、85.64％,使用增广后的样本训练模型,检测精准率分别达到92.16％、90.57％,提升5.98个百分点和4.93个百分点. 相似文献
18.
番茄检测模型的检测速度和识别精度会直接影响到番茄采摘机器人的采摘效率,因此,为实现复杂温室环境下对番茄精准实时的检测与识别,为采摘机器人视觉系统研究提供重要的参考价值,提出一种以YOLO v5s模型为基础,使用改进的MobileNet v3结构替换主干网络,平衡模型速度和精度。同时,在颈部网络引入Ghost轻量化模块和CBAM注意力机制,在保证模型检测精度的同时提高模型的检测速度。通过扩大网络的输入尺寸,并设置不同尺度的检测网络来提高对远距离小目标番茄的识别精度。采用SIoU损失函数来提高模型训练的收敛速度。最终,改进YOLO v5s模型检测番茄的精度为94.4%、召回率为92.5%、均值平均精度为96.6%、模型大小为7.1 MB、参数量为3.69 M、浮点运算(FLOPs)为6.0 G,改进的模型很好地平衡了模型检测速度和模型识别精度,能够快速准确地检测和识别复杂温室环境下的番茄,且对远距离小目标番茄等复杂场景都能实现准确检测与识别,该轻量化模型未来能够应用到嵌入式设备,对复杂环境下的温室番茄实现实时准确的检测与识别。 相似文献
19.
基于超像素特征向量的果树冠层分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机精确植保过程中,果树冠层区域颜色特征和杂草相似度较高、难以分割等问题,采用基于超像素特征向量的果树冠层分割方法,以消除不同杂草特征对树冠分离的干扰,减小农药喷雾区域,节省农药使用量.通过分析无人机采集合成的样本图像在HSV彩色空间上色调与饱和度的分布情况,选取合适的阈值范围,提取样本图像中包含果树冠层与杂草的绿色区域,将提取的绿色区域RGB图像转换生成Lab和HSV彩色空间模型下的图像,然后运用简单的线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法将RGB图像预设分割成250个超像素单元,结合超像素的分割信息与RGB图像、Lab图像、HSV图像以及灰度图,提取超像素单元的特征向量,随机选取25％的超像素样本的特征向量作为SVM分类器的训练集,利用SVM分类器对所有样本进行预测分类,实现果树冠层与杂草分割.将基于超像素特征向量的方法和基于光谱阈值、K-means聚类的2种方法进行对比分析,结果显示,基于超像素特征向量的方法在识别果树冠层位置方面生产者精度为90.83％,在提取果树冠层轮廓上F测度值为87.62％,总体分割性能优于后两种方法.说明,基于超像素特征向量的方法能够较为准确地分割果树冠层与杂草,为实现无人机在果园中精确植保提供重要支撑. 相似文献
20.
【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害（茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病）的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型（YOLOv3、SSD和Faster R CNN）的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。 相似文献