[发明专利]一种农作物病变检测方法以及检测装置有效
| 申请号： | 201910359630.0 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110135481B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 叶大贵;陈建文;王修才;朱文博;许仁俊;施淞瀚;林浩勃;陆江南;吴徐平;黄穗龙;朱珍 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/75;G06V10/56;G06T5/00;G06T5/40 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王国标 |
| 地址： | 528000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种农作物病变检测方法及检测装置，检测方法包括病变分类步骤以及病变识别步骤；病变分类步骤根据各个样品图像的病变种类标签以及图像特征，完成决策树分类器的训练；根据决策树分类器，生成多个特征模板图像；病变识别步骤包括利用半朴素贝叶斯分类器计算待测图像与各个特征模板图像之间的匹配程度；根据待测图像与各个特征模板图像之间的匹配程度。本发明病变检测方法在病变分类步骤中，利用决策树分类器明确各种不同病变种类所对应的农作物特征，从而生出模板图像；在病变识别步骤中利用半朴素贝叶斯分类器计算待测农作物的待测图像与各个模板图像的匹配程度，得出待测农作物的病变种类及其病变的可能性数据，可靠性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 农作物 病变 检测 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种农作物病变检测方法，其特征在于，包括病变分类步骤以及病变识别步骤；所述病变分类步骤包括：步骤110，采集多个样品图像，对各个所述样品图像设置病变种类标签；步骤120，对各个所述样品图像进行预处理操作；步骤130，对各个所述样品图像进行特征提取操作；步骤140，根据各个样品图像的病变种类标签以及图像特征，完成决策树分类器的训练；步骤150，根据所述决策树分类器，生成多个特征模板图像，各个所述特征模板图像分别与各个病变种类相对应；所述病变识别步骤包括：步骤210，对待测的农作物进行图像采集，生成待测图像；步骤220，对所述待测图像进行预处理操作；步骤230，对所述待测图像进行特征提取操作；步骤240，利用半朴素贝叶斯分类器计算所述待测图像与各个特征模板图像之间的匹配程度；步骤250，根据所述待测图像与各个特征模板图像之间的匹配程度，判断待测的农作物的病变可能性。
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