塔里木大学学报
塔裏木大學學報
탑리목대학학보
JOURNAL OF TARIM UNIVERSITY
2011年
4期
72-78
,共7页
白铁成%张任%孟洪兵%王兰
白鐵成%張任%孟洪兵%王蘭
백철성%장임%맹홍병%왕란
红枣叶片%病害严重度%计算机视觉%估测模型
紅棘葉片%病害嚴重度%計算機視覺%估測模型
홍조협편%병해엄중도%계산궤시각%고측모형
对红枣叶片病害严重度的精准评估是采取有效防治的关键,而传统的评估方法费时费力.该研究以病斑严重度不同导致的颜色特征差异为依据,提出了一种基于计算机视觉的红枣叶片病害严重度估测方法.对叶片病斑图像预处理后,提取基于R、G、B颜色空间的8个特征向量作为模型的输入变量,以正常、轻微、一般和严重作为模型的输出,利用GA - BP神经网络建立了红枣叶片病害严重度的估测模型.实验结果表明,模型可实现对红枣叶片病害严重度的快速识别,识别精度达到了87％以上.
對紅棘葉片病害嚴重度的精準評估是採取有效防治的關鍵,而傳統的評估方法費時費力.該研究以病斑嚴重度不同導緻的顏色特徵差異為依據,提齣瞭一種基于計算機視覺的紅棘葉片病害嚴重度估測方法.對葉片病斑圖像預處理後,提取基于R、G、B顏色空間的8箇特徵嚮量作為模型的輸入變量,以正常、輕微、一般和嚴重作為模型的輸齣,利用GA - BP神經網絡建立瞭紅棘葉片病害嚴重度的估測模型.實驗結果錶明,模型可實現對紅棘葉片病害嚴重度的快速識彆,識彆精度達到瞭87％以上.
대홍조협편병해엄중도적정준평고시채취유효방치적관건,이전통적평고방법비시비력.해연구이병반엄중도불동도치적안색특정차이위의거,제출료일충기우계산궤시각적홍조협편병해엄중도고측방법.대협편병반도상예처리후,제취기우R、G、B안색공간적8개특정향량작위모형적수입변량,이정상、경미、일반화엄중작위모형적수출,이용GA - BP신경망락건립료홍조협편병해엄중도적고측모형.실험결과표명,모형가실현대홍조협편병해엄중도적쾌속식별,식별정도체도료87％이상.
