[发明专利]一种基于Hadoop的作物渍害图像分类检测及实现方法

摘要

一种基于Hadoop的作物渍害图像分类检测及实现方法，其特征在于，包括以下步骤步骤a)采集作物田间渍害图像，进行图像矫正与预处理，图像主成分分析；步骤b)将图像矩阵上传到Hadoop计算平台，进行分布式存储，并编写并行神经网络算法；步骤c)进行算法建模与预测，针对作物渍害图像信息进行分类分析。本发明通过Hadoop框架进行作物灾害胁迫下图像数据的分布式并行分类分析，加速分类算法的建模与预测速度，并且与单机方式相比图像数据量越大优势越明显。使用Scala语言编写神经网络算法，算法适用于Hadoop框架下的并行化运行。采用Hadoop框架的HDFS进行图像数据的分布式存储，避免图像数据的损坏与丢失。