基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法

• 作者: 潘守慧 王书锋 王开义 王志彬 王晓锋
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 黄瓜 叶部病害 图像识别 集成学习 差异性度量 动态选择
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: S431.9|TP391.4
• 字数: 5591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.09.006

摘要

对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提.为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法.首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别.在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32％,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、AdaBoost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点.试验结果表明:所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王开义		4	23	3.0	4.0
5	王书锋		3	21	2.0	3.0
7	王志彬		4	50	3.0	4.0
13	王晓锋		1	10	1.0	1.0