基于图像处理技术与Android手机的小麦病害诊断系统

• 作者: 夏永泉 李晨 李耀斌
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦病害 Android系统 病害诊断 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2016.02.005

摘要

为了智能化农业的发展,提高农作物病害诊断水平,及时采取防治措施,提出一种基于图像处理技术与Android手机的病害智能诊断系统的设计方法.系统不受时间和地域限制,用户可以在具备网络覆盖的地方将采集到的病害图片发送至服务器端.服务器端接收到病害图片后,在HSI(horizintal situtation indicator)颜色空间对病害图像分割,利用颜色矩和灰度共生矩阵来提取病害颜色和纹理特征参数,并将优选的特征参数输入支持向量机识别,识别结果反馈给客户端.实验结果表明:该系统可以准确高效地识别出病害种类,有较强的实用性和推广应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏永泉	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	37	195	8.0	13.0
2	李耀斌	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	8	44	3.0	6.0
3	李晨	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	9	40	3.0	6.0