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基于图像识别技术的豆科牧草分类研究

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编号 zgly0001382618

文献类型 期刊论文

文献题名 基于图像识别技术的豆科牧草分类研究

作者 王敬轩  冯全  王宇通  邵新庆 

作者单位 甘肃农业大学工学院  中国农业大学动物科技学院 

母体文献 草地学报 

年卷期 2010年01期

年份 2010 

分类号 S126  S54 

关键词 豆科牧草  叶片识别  图像处理  PNN  BPN 

文摘内容 利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别。通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓。在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征;局部特征为叶缘粗糙度。利用PNN(Probabilisticneural network)和BPN(Back propagation network)作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类。识别结果表明,PNN网络的平均识别率为85.1%、BPN网络的平均识别率为82.4%。

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