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摘要:
杂草精准识别是实现农药定向定量喷洒的基础,是精准农业重要的研究课题之一,对环境保护和生产成本控制都有着重要的现实意义。该文以玉米田间常见杂草为研究对象,首先通过超绿特征去除田间复杂背景的影响,然后采用形态学方法自动分割图像中绿色植物区域作为待判别为杂草或作物的识别对象,之后采用基于Fisher投影的监督LLE(locally linear embedding)方法对样本的高维灰度特征进行降维,在低维空间结合支持向量机实现了杂草的快速识别。试验结果表明,该识别方法能更好地发现杂草与玉米的低维特征,对杂草和玉米植株的平均识别率分别达到97.2%和77.8%。该研究结果可为精准喷洒除草剂的自动化实现提供参考。
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文献信息
篇名 基于监督局部线性嵌入算法的玉米田间杂草识别
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 图像处理 识别 算法 监督局部线性嵌入 支持向量机
年,卷(期) 2013,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 171-177
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4111字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.14.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁栋 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 153 1898 21.0 37.0
2 阎庆 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 10 94 6.0 9.0
6 张东彦※ 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 1 15 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
识别
算法
监督局部线性嵌入
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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