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《江苏大学》 2010年
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基于支持向量机的田间杂草识别方法研究

朱晓芳  
【摘要】: 目前,除草剂的粗放式喷洒会污染环境,破坏耕作土地质量,同时加大农业生产成本。为此,国内外提出了“精细农业”,即利用机器视觉技术将杂草从农作物和土壤背景中识别出来,而后根据杂草分布实行除草剂的定点喷洒。本文在总结国内外相关研究的基础上,以苗期小麦及麦田四种杂草为研究对象,运用机器视觉技术,重点研究植物的颜色特征、形状与纹理特征相结合的提取及识别方法,设计和开发杂草的图像处理及识别软件系统,实现小麦和杂草的分类识别。 农田杂草分类在本质上是一个复杂的小样本、高维数、非线性的多类识别,符合支持向量机分类方法的分类特性,故本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的杂草识别方法。本文的主要研究内容如下: 1.土壤背景分割。利用植物和土壤不同的颜色特征,选取L~*a~*b~*颜色空间中a~*分量作为特征量。实验比较了三种分割算法的分割效果,决定采用改进的最大类间差法将灰度图像转化为二值图像。利用形态学方法和基于区域标记的算法对分割后的二值图像进行处理,获得完整的植物叶片图像。 2.识别特征参数的提取。研究图像特征包括区域几何特征,无量纲参数,纹理特征,并对植物图像进行了特征提取。通过对特征数据的统计分析,决定取植物的纹理特征参数和RST不变性(即对于图像的旋转、比例、平移变化都是恒定)的形状特征参数各三个作为识别特征。 3.分类器设计。构建了以支持向量机为分类方法的4-折交叉验证的植物形状分类器和纹理分类器,实验采用网格搜索法来选择最优的核函数参数和惩罚参数C,并比较了多项式、径向基、Sigmoid核函数的分类效果。结果表明:径向基核函数最适合用做小麦与杂草的多分类识别。形状和纹理特征融合的SVM分类器对小麦、马齿苋、反枝苋、刺儿菜、马唐的识别率分别为:95%,87.5%,92.5%,90%,90%。 本文提出的结合形状纹理特征的SVM杂草识别方法,实现了小麦和四种杂草的分类,为实现后续除草剂的变量喷洒提供了理论支持及可行方案。与其他分类方法相比,基于SVM的该杂草分类方法识别率高、算法简单、识别速度快、推广度强。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李昕;林业采摘图像识别算法的研究[D];南华大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 应自炉;张有为;李景文;;基于GDA和SVM的人脸表情识别[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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7 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
8 孙贤斌;三维信息获取技术中定标与图形包含问题的研究[D];华中科技大学;2010年
9 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
10 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马彦平;基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究[D];华中农业大学;2010年
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5 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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10 谢凌然;高长伟;沈玉娣;;基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究[J];机械传动;2011年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱晓芳;基于支持向量机的田间杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
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6 江锋;支持向量机在分类及人脸检测应用中的研究[D];南京理工大学;2003年
7 傅正钢;基于统计学习的人工智能在数字游戏和数字娱乐上的应用[D];浙江大学;2004年
8 朱明玲;基于改进的小波变换和支持向量机的纺织细纱机故障自动诊断[D];东华大学;2011年
9 张宝华;支持向量机在入侵检测系统中的研究和应用[D];天津理工大学;2010年
10 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
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