机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2008年
4期
28-30,33
,共4页
袁海波%史岩%梁安波%葛艳艳
袁海波%史巖%樑安波%葛豔豔
원해파%사암%량안파%갈염염
变量施药%杂草识别%图像处理
變量施藥%雜草識彆%圖像處理
변량시약%잡초식별%도상처리
以苗期玉米和冬小麦为例,对比土壤、小麦、玉米、玉米田间杂草及小麦田间杂草的两种绿色增强因子统计图,利用过绿特征(2G-R-B)作为参数,结合BP神经网络,运用计算机图像处理技术,采用像素位置直方图法,识别出了杂草,并确定出了杂草位置、面积.实验结果表明,该方法可以准确识别出杂草,误差正确识别率高;小麦和玉米田问杂草识别时间短,可以满足实时性要求.
以苗期玉米和鼕小麥為例,對比土壤、小麥、玉米、玉米田間雜草及小麥田間雜草的兩種綠色增彊因子統計圖,利用過綠特徵(2G-R-B)作為參數,結閤BP神經網絡,運用計算機圖像處理技術,採用像素位置直方圖法,識彆齣瞭雜草,併確定齣瞭雜草位置、麵積.實驗結果錶明,該方法可以準確識彆齣雜草,誤差正確識彆率高;小麥和玉米田問雜草識彆時間短,可以滿足實時性要求.
이묘기옥미화동소맥위례,대비토양、소맥、옥미、옥미전간잡초급소맥전간잡초적량충록색증강인자통계도,이용과록특정(2G-R-B)작위삼수,결합BP신경망락,운용계산궤도상처리기술,채용상소위치직방도법,식별출료잡초,병학정출료잡초위치、면적.실험결과표명,해방법가이준학식별출잡초,오차정학식별솔고;소맥화옥미전문잡초식별시간단,가이만족실시성요구.
