基于Android的水稻病害图像识别系统设计与应用

• 作者: 刘立波 郑姣
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 安卓手机 水稻病害 诊断 图像识别
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1366-1371
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.07.023

摘要

针对目前水稻病害图像识别系统依赖于数码相机和计算机,缺乏便携性和实时性的问题,设计了一款基于Android手机的水稻病害图像识别系统.系统通过分析水稻稻瘟病、胡麻斑病、干尖线虫病、白叶枯病四种病害的颜色、形状、纹理特征,采用图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取以及图像识别的处理方法,实现基于图像识别的及时准确诊断水稻病害类型的目的.实验结果表明,系统准确率可达93.78％,正检率96.22％,误检率6.22％,虚警率1.56％,平均诊断用时2.802 s.该系统能有效地拍摄并诊断水稻病害,迅速、准确地给出病害防治措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘立波	宁夏大学数学计算机学院	56	303	9.0	16.0
2	郑姣	宁夏大学数学计算机学院	2	29	2.0	2.0