项目（专利）名称 | 基于数学形态学和支持向量机的小麦病害识别算法研究 | 所在院系 | 电气信息工程学院 | |||
专利号 | 所属行业 | 农业信息化 | ||||
负责人 | 刁智华 | 电话 | 15038322562 | diaozhua@163.com | ||
项目简介： 面向小麦多种病害，针对大田复杂背景的处理复杂性特点，本项目进行小麦病害的智能识别系统研究，建立具有高准确率特征的小麦病害图像分割算法理论框架；针对小麦病害在不同颜色空间的特征，研究了小麦病害图像在多种颜色空间的颜色、纹理和形状特征的提取和选择方法，为小麦病害多类识别提供数据支持；针对多种病害识别的特点，提出了基于支持向量机的多类识别算法，以便使高准确率的小麦病害识别系统在实际应用中发挥作用，取得较大的经济效益和社会效益。 | ||||||
技术创新性及指标： 在图像分割阶段保证正确分割率在95%以上，在特征提取阶段能够得到合适的核心特征组合，保证后期病害类别的正确识别。在病害识别方面，保证正确识别率高于90%。 | ||||||
应用领域及效益分析： 可用于农业病害识别和图像处理领域。该项目得到的理论成果和技术成果处于国际先进、国内领先水平，具有很高的应用价值，推广后的社会效益较好，值得大力推广。 | ||||||
合作条件要求：技术转让 | ||||||
备注 | ||||||