基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺的识别

《农业机械学报》 毛罕平[1];徐贵力[2];李萍萍[3]
摘要:
以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象,对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取,利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合,选择出用于模式识别分类器设计的特征向量.建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架,在该框架下,基于模糊K-近邻法建立了缺素的模式识别系统,并进行了识别测试.结果表明,对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确率在85%以上,能够满足生产要求.
农业机械 , 番茄 , 识别 , 计算机视觉 , 营养元素亏缺
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