| 基于SVM-DS多特征融合的杂草识别 |
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| 引用本文： | 何东健,乔永亮,李攀,高瞻,李海洋,唐晶磊.基于SVM-DS多特征融合的杂草识别[J].农业机械学报,2013,44(2):182-187. |
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| 作者姓名： | 何东健 乔永亮 李攀 高瞻 李海洋 唐晶磊 |
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| 作者单位： | 1. 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100
2. 西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌,712100 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60975007、31101075） |
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| 摘 要： | 为解决单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机(SVM)和DS(Shafer-Dempster)证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法.在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片形状、纹理及分形维数3类特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),引入基于矩阵分析的DS融合算法简化决策级融合算法复杂度,根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果.实验结果表明,多特征决策融合识别方法正确识别率达到96.11％,与单特征识别相比有更好的稳定性和更高的识别率.
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| 关 键 词： | 杂草识别 支持向量机 DS证据理论 特征提取 多特征融合 |
Weed Recognition Based on SVM-DS Multi-feature Fusion |
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| He Dongjian,Qiao Yongliang,Li Pan,Gao Zhan,Li Haiyang and Tang Jinglei.Weed Recognition Based on SVM-DS Multi-feature Fusion[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2013,44(2):182-187. |
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| Authors: | He Dongjian Qiao Yongliang Li Pan Gao Zhan Li Haiyang and Tang Jinglei |
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| Institution: | Northwest A&F University;Ningxia Academy of Agricultural Science;Northwest A&F University;Northwest A&F University;Northwest A&F University;Northwest A&F University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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