基于稻穗几何形态模式识别的在穗籽粒数估测

• 作者: 刘成良 吴伟 林可 毛雨晗 贡亮 马志宏
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 稻穗 一次枝梗 形态学特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 239-246
• 页数: 8页
• 分类号: S24
• 字数: 6173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.02.016

摘要

基于稻穗几何形态特征和在穗籽粒数二者之间的映射关系,提出基于稻穗图像形态学特征机器学习的在穗籽粒测量新方法.首先,利用图像处理方法提取一次枝梗的面积、骨架长度、周长、骨架距离均值等形态特征.其次,针对一次枝梗识别,提出基于局部距离方差的提取方法,获取一次枝梗骨架.最后,使用改进的支持向量机构建稻穗几何形态特征和在穗籽粒数两者之间的映射关系.实验结果表明,用以上特征训练的分类器,预测稻穗籽粒数的相对误差平均值为6.72％,可以有效解决测量在穗籽粒数时遇到的遮挡和粘连问题.研究结果表明,稻穗形态学特征与在穗籽粒数存在确定性内蕴映射关系,该映射能够被多分类集成支持向量机训练策略描述,且识别精度高于现有回归方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成良	上海交通大学机械与动力工程学院	200	2288	27.0	38.0
2	吴伟	上海交通大学机械与动力工程学院	32	486	9.0	22.0
3	贡亮	上海交通大学机械与动力工程学院	21	110	6.0	9.0
4	林可	上海交通大学机械与动力工程学院	4	6	2.0	2.0
5	毛雨晗	上海交通大学机械与动力工程学院	3	3	1.0	1.0
6	马志宏	上海交通大学机械与动力工程学院	2	3	1.0	1.0