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1.
为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。 相似文献
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基于压缩感知理论的苹果病害识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,提出了一种基于压缩感知理论的苹果病害识别方法。以轮纹病、炭疽病和新轮纹病3种常见的苹果果实病害为研究对象,提取病斑的8个纹理特征参数组成训练特征矩阵。利用压缩感知理论,求解待测样本特征向量在特征矩阵上的稀疏表示系数向量,通过对系数向量的分析实现待测样本的分类。设计灰度关联分析和支持向量机识别模型与本文方法进行识别效果对比,平均正确识别率分别为86.67%、90%和90%。实验结果表明,基于压缩感知理论的识别方法能够对苹果病害进行有效识别。 相似文献
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基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别 总被引：1，自引：0，他引：1
利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别.首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函数所确定.与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像,具有可操作性强、费用低廉等优势.试验结果表明,相比传统的支持向量机和支持向量数据描述算法,改进的加权支持向量数据描述多分类算法更能准确地进行病害松树识别. 相似文献
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基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。 相似文献
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基于稀疏表示的烤烟烟叶品质分级研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现烟叶自动检测与分析,通过计算机视觉对烟叶品质进行分级。在提取烟叶图像特征参数的基础上,提出了一种基于稀疏表示的烤烟烟叶品质分级方法。以临朐12种和恩施5种不同级别的烟叶图像作为研究对象,每级烟叶取10幅图像作为训练样本,对每幅烟叶图像取颜色、形态和纹理特征值。利用训练样本的特征值组成稀疏表示方法的数据字典,对每个测试样本计算其在数据字典上的投影,利用最小残差项确定其品质分级。实验结果与基追踪法（BP）、神经网络方法、SVM方法和模糊处理方法实验结果相比较,训练集样本识别率为100%,综合识别率达95.7%,取得了比较好的分类效果。 相似文献
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基于低秩自动编码器及高光谱图像的茶叶品种鉴别 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种基于低秩自动编码器及高光谱图像技术的茶叶品种鉴别方法。应用高光谱成像系统采集5个品种的茶叶样本高光谱图像数据,利用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(ROI),并提取茶叶样本在ROI的平均光谱作为该样本的原始光谱数据。由于高光谱信息量大、冗余性强且存在噪声,运用自动编码器和低秩矩阵恢复结合的低秩自动编码器(LR-SAE)对原始光谱数据进行降维,在自动编码器降维基础上加入去噪处理,提取鲁棒判别特征。在此基础上应用支持向量机(SVM)和Softmax分类算法对降维后的茶叶样本高光谱数据分类。通过5折交叉试验验证,LR-SAE-SVM模型的预测集准确率达到99.37%,SAE-SVM模型的预测集准确率为98.82%;LR-SAE-Softmax模型的预测集准确率达99.04%,SAE-Softmax模型的预测集准确率为97.99%。研究结果表明,相较于未进行去噪处理的传统自动编码器,LR-SAE降维之后的分类建模效果有所提升,将其应用于茶叶品种鉴别是可行、高效的。 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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基于资源一号02C高分辨率数据的农业区土地利用分类 总被引：3，自引：0，他引：3
利用最小二乘支持向量机良好的非线性划分能力,基于资源一号02C高分辨率遥感数据,结合图像形状、纹理特征等信息,对农业区土地利用类型进行快速分类提取,结果表明:资源一号02C高分辨率数据可以快速有效地实现土地类型划分,加入特征信息后的图像分类精度大幅度提高,而最小二乘支持向量机的分类结果也十分理想,总体分类精度达到82.53%,Kappa系数达到0.807 1,高于传统图像分类方法,为利用国产高分辨率卫星进行土地类型划分提供了快速可行的方法。 相似文献
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在综合分析了各种参数反演方法的基础上,提出了支持向量机的堆石料参数反演方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的堆石料参数反演模型。以大量的实测数据作为学习样本和测试样本,验证基于支持向量机的参数反演分析方法及其可行性。研究表明,用支持向量机方法来反演堆石料参数是可行的。 相似文献
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为了快速、精准地感知水稻稻曲病的发生，实现稻曲病大面积早期监测，利用机载UHD185高光谱仪采集带有发病区域的多组水稻冠层高光谱图像数据，对图像数据进行预处理并建立数据集。对健康区域和发病区域进行分类训练，建立支持向量机(SVM)识别模型和主成分分析(PCA)加人工神经网络(ANN)的识别模型，通过验证样本来检验识别模型的准确性，达到识别发病水稻的目的。支持向量机识别模型选用两组特征波长下的假彩色图像：第1组波长组合(TZH1)为654、838、898 nm;第2组波长组合(TZH2)为630、762、806 nm,两组数据的错分误差/漏分误差总体分别达到4.24%和5.41%;其中S型核函数的SVM模型诊断性能最好，总体分类精度最高可达到95.64%,Kappa系数可达到0.94,基本达到了准确识别水稻稻曲病的目的。主成分分析加人工神经网络的识别模型选用前3个主成分，贡献率分别为93.67%、2.80%、1.24%,作为最优波长建立人工神经网络识别模型；其中非线性分类的效果优于线性分类的效果，总体分类精度达到了96.41%,Kappa系数可达到0.95。通过两个实验组数据的支持向量机... 相似文献
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基于DPLS和LS—SVM的梨品种近红外光谱识别 总被引：4，自引：0，他引：4
为了实现不同品种梨的快速光谱鉴别,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,得到3种不同品种梨的特征差异,主成分分析表明,以所有建模样本主成分PC1和PC2做出的得分图,对不同种类梨具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于梨品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为输入建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。3个品种梨各70个共210个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。对未知的24个样本进行预测,LS-SVM模型品种识别准确率达到100%,DPLS模型的校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.980,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.100,品种识别率为100%。表明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,提供了梨的品种快速鉴别分析方法。 相似文献
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基于word2vec和LSTM的饮食健康文本分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了对饮食文本信息高效分类,建立一种基于word2vec和长短期记忆网络(Long-short term memory,LSTM)的分类模型。针对食物百科和饮食健康文本特点,首先利用word2vec实现包含语义信息的词向量表示,并解决了传统方法导致数据表示稀疏及维度灾难问题,基于K-means++根据语义关系聚类以提高训练数据质量。由word2vec构建文本向量作为LSTM的初始输入,训练LSTM分类模型,自动提取特征,进行饮食宜、忌的文本分类。实验采用48 000个文档进行测试,结果显示,分类准确率为98.08%,高于利用tf-idf、bag-of-words等文本数值化表示方法以及基于支持向量机(Support vector machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)分类算法结果。实验结果表明,利用该方法能够高质量地对饮食文本自动分类,帮助人们有效地利用健康饮食信息。 相似文献
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基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。 相似文献
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基于邻域粗糙集和高光谱散射图像的苹果粉质化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了基于邻域粗糙集理论的高光谱散射图像苹果粉质化无损检测方法。以576幅波长范围为600~1000nm的苹果高光谱数据为研究对象,利用邻域粗糙集模型对81个原始波段进行选择,从中选择出最优波长子集;利用支持向量机建立分类模型,随机选择526个样本作为训练集,其余50个样本作为测试集,重复仿真10次验证分类能力。仿真结果表明邻域粗糙集能够得到充分表述粉质化程度的14个最优波长,测试模型的平均精度为75%,高于全波长模型的71%和采用主成分分析法的74%。 相似文献
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鉴于支持向量机(SVM)的优越性及汽车发动机的故障特点,本文提出将支持向量机应用到发动机故障的智能诊断中。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,而且模型简单。首先对采集的故障信号采取信息融合方式进行特征提取,以获得特征向量。在此基础上通过多分类支持向量机对发动机故障进行分类测试,建立了故障诊断模型。试验结果表明:该方法具有较高的诊断精度,达到了发动机的故障诊断要求。 相似文献
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基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法 总被引：10，自引：0，他引：10
为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。 相似文献
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基于核函数支持向量机的植物叶部病害多分类检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
现有植物病害图像检测方法存在检测病害单一的问题，因此，本文针对叶片的链格孢病、炭疽病、细菌性枯萎病、尾孢菌叶斑病4种病害和健康叶片，提出了基于核函数支持向量机的多分类检测方法。根据植物叶部病害图像具有多变的特点，首先通过受病叶片图像预处理增强病害部分与健康部分的对比度，使病害部分更加明显。然后在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征，采用K均值聚类方法，增强分割聚类效果。最后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对4种病害进行检测识别并分类。为提高检测准确度，用500次迭代评估出最大精度，考虑交叉验证系数的影响，将样本的40%作为验证数据，60%作为训练数据，采用径向基核函数对其进行训练。该方法将传统的2种叶片病害识别扩大至4种，实验结果证实对4种病害的识别率最高达到89.5%，最低也达到了70%，证明了该方法的有效性。 相似文献
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为解决基于声散射数据的鱼分类与识别问题,提出了一种基于SVM的多方位声散射数据协作融合鱼分类方法。首先,提取多方位声散射数据的小波包系数奇异值、时域质心及离散余弦变换系数特征,并进行特征融合;然后,采用支持向量机(SVM)分类器对每个方位提取的特征做出决策,并将决策结果表示成后验概率的形式,同时利用每个方位的决策概率对其他方位的决策进行加权;最后输出分类结果。采用3类鱼作为研究对象,得到不同方位数量条件下基于协作融合方法的分类正确率最终达到92%以上。试验数据处理结果表明,随着方位数量的增加,总体分类正确率呈升高的趋势,基于SVM的协作融合方法可以有效提高分类正确率。 相似文献