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[1]牛冲,牛昱光,李寒,等.基于像灰度直方图特征图的草莓病虫害识别[J].江苏农业科学,2017,45(04):169-172.
　Niu Chong,et al.Recognition of diseases and insect pests of strawberry based on image gray histogram feature[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(04):169-172.
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基于像灰度直方图特征图的草莓病虫害识别(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年04期
页码:
169-172
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-02-20

文章信息/Info

Title:
Recognition of diseases and insect pests of strawberry based on image gray histogram feature
作者:
牛冲1; 牛昱光1; 李寒2; 郑文刚2; 卜云龙3; 周增产3
1.太原理工大学信息工程学院，山西太原 030600； 2.北京农业信息技术研究中心，北京 100097；
3.北京京鹏环球科技股份有限公司，北京 100094
Author(s):
Niu Chong; et al
关键词:
草莓蛇眼病; 病虫害; 识别; 支持向量机; 灰度图像; 直方图
Keywords:
-
分类号:
S436.68+4
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
通过作物可见光图像，对作物病虫害进行准确识别，在作物生长自动监测、精准施药等领域具有重要意义。提出一种基于图像灰度直方图特征的草莓病虫害识别算法识别草莓蛇眼病。该算法首先计算训练集草莓叶片灰度图像的直方图，然后提取直方图的8个特征(平均灰度、标准偏差、三阶中心矩、平滑度、均匀性、平均信息量、最大概率灰度级、灰度范围)并进行归一化处理，通过支持向量机(support vector machine，简称SVM)、K-近邻(K-nearest neighbor，简称KNN)及朴素贝叶斯3种识别方法对8个特征进行训练，得到相应的病虫害识别分类器。结果表明，SVM分类器的分类效果优于其他分类器，因此本研究最终选用SVM分类器对验证集图像进行分类，得到分类正确率达90%以上。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-12-12
基金项目：博士后科研基金(编号：2015ZZ-74)；北京市科技计划(编号：151100003715002)。
作者简介：牛冲(1986―)，男，河南漯河人，硕士研究生，主要从事机器视觉研究。E-mail：niuchong0503@163.com。
通信作者：李寒，博士，讲师，主要从事机器视觉研究。E-mail：lih@nercita.org.cn。
更新日期/Last Update: 2017-02-20