基于植株整体形状特征的杂草识别算法的研究

• 作者: 王路军 石峻全 黄津津
• 来源期刊: 农业工程技术
• 关键词: 杂草识别 植株整体 形状特征 生菜 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 科研试验
• 页码范围: 15-16
• 页数: 2页
• 字数: 2138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16815/j.cnki.11-5436/s.2016.14.008

摘要

为解决传统基于植物叶片形状特征的杂草识别中识别率不高的问题,该文以生长中期的生菜与四种伴生杂草稗草、小飞蓬、鬼针草和车轴草为主要研究对象,提出了一种基于植株整体形状特征的杂草识别算法.实验结果表明,利用BP神经网络对单株植物进行识别,准确率达99.20%以上,对多角度拍摄的单株生菜图像的识别准确率为98.60%,对生菜与杂草的混合图像的识别准确率达99.10%,大大提高了杂草识别率,同时本算法对其他一些作物也有一定的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄津津	广西科技大学电气与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
2	王路军	广西科技大学电气与信息工程学院	1	1	1.0	1.0
3	石峻全	广西科技大学电气与信息工程学院	1	1	1.0	1.0