[发明专利]叶片湿润时间监测方法及系统有效

专利信息
申请号: 201610326752.6 申请日: 2016-05-17
公开(公告)号: CN106022370B 公开(公告)日: 2019-03-29
发明(设计)人: 李明;孙文娟;陈梅香;明楠;赵丽;杨信廷 申请(专利权)人: 北京农业信息技术研究中心
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/36
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 李相雨
地址: 100097 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种叶片湿润时间监测方法及系统,能够较为准确地计算叶片的湿润时间,而且整个过程不需要根据植株生长发育的情况进行设备调整,计算过程较为简便。方法包括:S1、采集叶片的荧光图像;S2、利用K均值聚类对所述荧光图像进行聚类分割,并对所述聚类分割的结果进行二值化,得到二值化图像;S3、采用开闭交替滤波的方式对所述二值化图像进行校正;S4、将预设的水滴形状特征和面积大小作为叶片湿润与否的判别标准,采用基于统计学习理论的支持向量机作为区分叶片荧光图像湿润与否的分类器,对所述校正后的图像进行识别,得到叶片湿润的图像数量;S5、根据所述叶片湿润的图像数量及拍照时间间隔计算叶片的湿润时间。
搜索关键词: 叶片 湿润 时间 监测 方法 系统
【主权项】:
1.一种叶片湿润时间监测方法,其特征在于,包括:S1、采集叶片的荧光图像;S2、利用K均值聚类对所述荧光图像进行聚类分割,并对所述聚类分割的结果进行二值化,得到二值化图像;S3、采用数学形态学中的开闭交替滤波的方式对所述二值化图像进行校正;S4、将预设的水滴形状特征和面积大小作为叶片湿润与否的判别标准,采用基于统计学习理论的支持向量机作为区分叶片荧光图像湿润与否的分类器,对所述校正后的图像进行识别,得到叶片湿润的图像数量;S5、根据所述叶片湿润的图像数量及拍照时间间隔计算叶片的湿润时间。
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