基于多特征融合的田间杂草分类识别

• 作者: 赵鹏 韦兴竹
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 杂草识别 机器视觉 数据融合 BP神经网络 光谱分析
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 275-281
• 分类号: O657.3|S451
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.03.045

摘要

提出了一种基于模糊BP综合神经网络的田间杂草分类识别方法.对分类特征进行模糊化处理,充分考虑了杂草的分类特征本身存在的不确定性.使用遗传算法对网络结构进行优化处理,提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性.并基于特征级数据融合方法进行杂草识别.对田间7种杂草进行识别的实验结果表明,7种杂草的混合识别率达到94.2％;另外,对玉米及其伴生杂草进行分类测试,混合识别率达到96.7％,具有较好的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	东北林业大学信息与计算机工程学院	30	152	7.0	10.0
2	韦兴竹	东北林业大学信息与计算机工程学院	2	42	2.0	2.0