[发明专利]一种基于图像处理的苹果树病虫害的识别方法有效
| 申请号： | 202010419514.6 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111598001B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 薛楠;王鹏;姜玉良;李东滨 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 邓宇 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图像处理的苹果树病虫害的识别方法，用于识别三种常见的苹果树病虫害，属于图像处理技术领域。一种基于图像处理的苹果树病虫害识别方法主要包括六个步骤：首先进行苹果树图像信息采集；然后使用自动色彩增强算法去除其光照的影响；通过均值漂移聚类算法对图像进行聚类分割，保留枝干、树叶、苹果三部分，提高图像特征值提取的准确性；利用Tamura算法提取分割后图像的线性度、粗糙度、对比度、方向度四类特征值；将上述四类特征值作为输入量训练径向基神经网络模型；最后将神经网络模型与Softmax分类器结合确定苹果树所患病虫害。本发明与现有的苹果树病虫害识别方法相比，不受光照等自然环境的影响，同时具有很高的实时性和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 处理 苹果树 病虫害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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