基于压缩感知理论的苹果病害识别方法

• 作者: 唐晶磊 尹秀珍 方勇 霍迎秋
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果病害 压缩感知 特征矩阵 稀疏表示 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 227-232
• 分类号: TP391.41|S436.611.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.10.036

摘要

为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,提出了一种基于压缩感知理论的苹果病害识别方法.以轮纹病、炭疽病和新轮纹病3种常见的苹果果实病害为研究对象,提取病斑的8个纹理特征参数组成训练特征矩阵.利用压缩感知理论,求解待测样本特征向量在特征矩阵上的稀疏表示系数向量,通过对系数向量的分析实现待测样本的分类.设计灰度关联分析和支持向量机识别模型与本文方法进行识别效果对比,平均正确识别率分别为86.67％、90％和90％.实验结果表明,基于压缩感知理论的识别方法能够对苹果病害进行有效识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍迎秋	西北农林科技大学机械与电子工程学院	20	104	5.0	9.0
5	唐晶磊	西北农林科技大学信息工程学院	36	300	10.0	16.0
6	方勇	西北农林科技大学信息工程学院	22	141	5.0	11.0
7	尹秀珍	西北农林科技大学信息工程学院	4	47	4.0	4.0