基于计算机视觉的芋头病害监测与识别

• 作者: 刘永华 姜大庆 蔡银杰 陈林琳
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 芋头病害 图像识别 纹理特征 识别率
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 分类号: S126|TP391.41
• 字数: 2382字
• 语种: 中文

摘要

为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究.在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验.结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据.该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88％以上,其中疽病的识别率可达到91.3％,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈林琳		12	22	2.0	4.0
2	姜大庆		17	25	3.0	4.0
3	蔡银杰		5	16	2.0	4.0