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摘要:
针对自然条件下棉花盲椿象危害区域提取和危害等级识别难的问题,提出了棉花盲椿象危害等级自动识别方法。该方法以自然条件下采集的不同盲椿象危害等级棉叶图像为对象,利用最大类间方差阈值分割和多颜色分量组合方法进行作物与土壤分离和病斑分割,并利用分水岭分割方法对粘连棉叶进行分离并提取盲椿象危害棉叶区域,提取图像的颜色、纹理和形状特征,结合朴素贝叶斯分类器,依据划分的棉花盲椿象危害等级标准,对盲椿象危害等级进行识别。不同盲椿象危害等级识别试验结果表明:该模型平均识别正确率达90.0%,通过比较试验表明,该模型在识别精度比BP神经网络高2.5%,运行速度比支持向量机高11.7%,可较好的对棉花盲椿象危害等级进行识别,可为棉花盲椿象的防治提供技术支持。
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文献信息
篇名 基于朴素贝叶斯分类器的棉花盲椿象危害等级识别
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 棉花 分类 模型 盲椿象 危害等级识别 朴素贝叶斯分类器
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 204-211
页数 8页 分类号 S435.622
字数 6175字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.01.028
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 徐哲 13 163 8.0 12.0
2 周新群 19 338 9.0 18.0
3 王丽丽 6 40 4.0 6.0
4 翟治芬 8 148 6.0 8.0
5 张建华 中国农业科学院农业信息研究所 51 869 16.0 28.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
棉花
分类
模型
盲椿象
危害等级识别
朴素贝叶斯分类器
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
总被引数(次)
395062
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