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基于数学形态学和支持向量机的小麦病害识别算法研究


发布部门:科技处  发布时间:2015-04-08  浏览次数:

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

E-mail

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

 

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