[发明专利]一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法及其应用在审
| 申请号： | 201811620704.3 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109376728A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 陈学深;方贵进;陈林涛;陈涛;黄柱健 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 付茵茵 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法，首先是基于图像处理技术对稻田杂草的多种类特征进行提取；然后将这些特征融合作为BP神经网络的输入数据进行训练与检测；最后采用训练完的BP网络分类器对新的杂草进行辨识；多种类特征包括颜色、形态和纹理三类特征；BP神经网络，看作输入杂草的多种类特征参数到输出对应杂草类别的非线性映射。还涉及一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法的应用。本发明可实现对稻田杂草的位置、密度和种类精准辨别；可对复杂水稻田环境下的杂草进行精确快速地识别，解决了目前稻田杂草识别速度慢、准确率低的问题，属于农业机械智能识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 稻田杂草 多特征融合 杂草 图像处理技术 非线性映射 特征参数 特征融合 智能识别 纹理 分类器 水稻田 农业机械 准确率 辨识 应用 辨别 输出 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法，其特征在于：首先是基于图像处理技术对稻田杂草的多种类特征进行提取；然后将这些特征融合作为BP神经网络的输入数据进行训练与检测；最后采用训练完的BP网络分类器对新的杂草进行辨识；多种类特征包括颜色、形态和纹理三类特征；BP神经网络，看作输入杂草的多种类特征参数到输出对应杂草类别的非线性映射。
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