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摘要:
[目的]研究基于图像特征的烟叶分级方法.[方法]采用机器视觉获取烟叶图像特征,运用图像处理技术对图像进行预处理,进一步介绍烟叶图像特征的提取方法,并利用人工神经网络算法进行分类的测试,设计基于图像特征的烟叶分级方法.[结果]通过训练集和测试集的验证,分级准确率高达90%以上,达到了人工分级准确率.[结论]该研究可为烟叶智能化高效分级提供理论基础和技术支持.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于图像特征的烟叶分级方法研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 机器视觉 图像处理 人工神经网络 烟草分级
年,卷(期) 2018,(28) 所属期刊栏目 农业工程· 农业信息
研究方向 页码范围 191-193,198
页数 4页 分类号 S126
字数 3008字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2018.28.057
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 贺智涛 35 207 8.0 12.0
2 赵世民 1 3 1.0 1.0
6 宋正雄 1 3 1.0 1.0
7 董昆乐 1 3 1.0 1.0
8 李丽华 1 3 1.0 1.0
9 王玉洁 1 3 1.0 1.0
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
机器视觉
图像处理
人工神经网络
烟草分级
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
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
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