首页 期刊 中国农机化学报 基于PCA-SVM的麦冬叶部病害识别系统 【正文】

基于PCA-SVM的麦冬叶部病害识别系统

作者:刘翠翠; 杨涛; 马京晶; 孙付春; 李晓晓 成都大学四川抗菌素工业研究所; 成都市610052; 成都大学机械工程学院; 成都市610106; 成都海逸机电设备有限公司; 成都市610106; 成都大学信息科学与工程学院; 成都市610106
麦冬   主成分分析   支持向量机   病害识别  

摘要:以川麦冬叶部黑斑病、炭疽病、叶枯病3种病害图像为研究对象,采用K-Means聚类分割技术分离出病斑,通过对颜色、形状和纹理特征构成的46维特征向量进行主成分分析,再运用支持向量机设计的多级分类器进行病害识别,开发出的麦冬叶部病害识别系统识别率达到了94.4%,表明了系统对麦冬病害防治,促进麦冬产业现代化发展有重要意义。

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