农业机械学报
農業機械學報
농업궤계학보
TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY OF AGRICULTURAL MACHINERY
2012年
9期
184-189,196
,共7页
李慧%祁力钧%张建华%冀荣华
李慧%祁力鈞%張建華%冀榮華
리혜%기력균%장건화%기영화
棉花%杂草识别%图像处理%主成分分析%支持向量机
棉花%雜草識彆%圖像處理%主成分分析%支持嚮量機
면화%잡초식별%도상처리%주성분분석%지지향량궤
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％.
為瞭實現棉田中不同類型雜草的機器視覺識彆,提齣基于主成分分析和支持嚮量機的棉花齣苗期雜草識彆方法.該方法通過提取棉田圖像中棉花和雜草的顏色、形狀、紋理等特徵,併利用主成分分析(PCA)降低特徵變量空間維數,結閤支持嚮量機,實現對棉田雜草類型分類.通過120箇棉花雜草測試樣本分類試驗結果髮現,經PCA降維得到的前3箇主成分分量能有效減少支持嚮量機的訓練時間和提高分類正確率；通過對比髮現前3箇主成分分量與徑嚮基覈函數支持嚮量機相結閤效果最好,其訓練時間為91 ms,平均分類正確率達98.33％.
위료실현면전중불동류형잡초적궤기시각식별,제출기우주성분분석화지지향량궤적면화출묘기잡초식별방법.해방법통과제취면전도상중면화화잡초적안색、형상、문리등특정,병이용주성분분석(PCA)강저특정변량공간유수,결합지지향량궤,실현대면전잡초류형분류.통과120개면화잡초측시양본분류시험결과발현,경PCA강유득도적전3개주성분분량능유효감소지지향량궤적훈련시간화제고분류정학솔；통과대비발현전3개주성분분량여경향기핵함수지지향량궤상결합효과최호,기훈련시간위91 ms,평균분류정학솔체98.33％.
