基于多特征的田间杂草识别方法

• 作者: 姜红花 张小超 曹晶晶 毛文华 王一鸣
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 田间杂草 自动识别 多特征 图像处理
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 206-209
• 页数: 4页
• 分类号: TP274|TP391.41
• 字数: 3999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.11.037

摘要

该文阐述了通过利用植物的多种特征实现田间杂草的精准自动识别的方法.该方法先利用颜色特征分割土壤背景,然后利用位置和纹理特征识别行间和行内杂草,最后利用形态特征后处理误识别的作物和杂草.在实验室内利用实地采集的3～5叶期、不同作物行数的麦田图像对该方法进行了测试.作物和杂草的正确识别率最低为89%,最高为98%;处理时间最低为157 ms,最高为252 ms.试验结果表明:基于多特征的田间杂草识别方法具有较高的识别率和较快的识别速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王一鸣	中国农业大学信息与电气工程学院	89	2866	33.0	49.0
2	张小超		88	1882	26.0	39.0
3	毛文华		40	705	15.0	26.0
4	曹晶晶	中国农业大学信息与电气工程学院	4	139	3.0	4.0
5	姜红花	山东农业大学信息科学与工程学院	24	136	6.0	11.0