[发明专利]一种基于多特征及支持向量机的植物病虫害检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征及支持向量机的植物病虫害检测方法，具体步骤如下对无人机采集到的植物图像预处理后，取其颜色特征、HSV特征、纹理特征、形状特征，送入支持向量机，以实现对植物生长过程中可能出现的病虫害的检测。将多特征融合和支持向量机结合，检测植物病虫害图像。本发明能够对不同的植物，不同的病虫害种类，使用相同的方法进行植物病虫害检测，同时方法具有实时性、准确性、实用性。

主权项

一种基于多特征及支持向量机的植物病虫害检测方法，其特征在于，具体步骤如下：1）图像采集及传输，获取农业场景中大量植物叶片的图像，组成样本集；2）对于步骤1）中取得的图像进行预处理，包括中值滤波降噪和直方图均衡化；3）从全部样本中选取一部分构成训练样本集，其余的构成测试样本集；分别对训练样本集中的正常叶片的图像和病虫害叶片的图像做两类标记，作为正负样本；4）分别从训练样本集和测试样本集的叶片图像中提取多特征，组成特征向量；5）使用支持向量机训练分类器；6）提取大量待检测植物叶片图像的多特征，组成特征向量；7）使用步骤5）训练出的分类器对待检测植物叶片图像进行分类，计算待检测植物叶片分属两类的概率，判断待检测植物叶片是否发生病虫害。