基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究.docx
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基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究.docx
基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究摘要:随着农业技术的发展,农作物病害对农业生产的影响越来越明显。黄瓜作为重要的经济作物,在生长过程中易受到各种病害的侵袭。因此,研究黄瓜病害的识别方法对于提高黄瓜产量和质量具有重要意义。本文基于可见光谱和支持向量机方法,进行了黄瓜叶部病害的识别研究。通过采集不同病害黄瓜叶片的可见光谱数据,并使用支持向量机算法训练模型,实现了对不同病害黄瓜叶片的准确识别。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和稳定性,可以为农
基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别.docx
基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别摘要:本文针对黄瓜叶片病害的识别问题,提出了一种基于颜色特征和支持向量机的病害识别方法。首先,通过颜色分析将黄瓜叶片的病害图像转换为HSV色彩空间下的图像,并提取出其中的H、S两个颜色通道。然后,将提取出的颜色特征作为支持向量机的输入,实现对黄瓜叶片病害的自动识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确性和稳定性,可以为黄瓜种植业的发展提供技术支持。关键词:黄瓜叶部病害;颜色特征;支持向量机;病害识别;HSV色彩空间1.引言黄瓜是世界上广泛种植的经济作物之一,也是
基于支持向量机的堤坝表观病害快速识别方法.docx
基于支持向量机的堤坝表观病害快速识别方法摘要:支持向量机(SVM)是一种理论严密的统计学习方法,可以处理分类、回归和异常检测等问题。在土木工程中,堤坝表观病害的识别是一项重要任务,对于保障堤坝的安全具有重要意义。本文提出了一种基于支持向量机的堤坝表观病害快速识别方法。该方法首先提取影响堤坝表观病害的重要特征,然后采用支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的识别率和分类性能,可以有效地实现堤坝表观病害的快速诊断。1.引言堤坝是人类为控制洪水和灌溉而修建的一种水工结构。由于长期的风吹雨打、水淹泥浆和
基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法.docx
基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法摘要:黄瓜是一种重要的蔬菜作物,其叶部病害的快速准确识别对于保护黄瓜产量和质量具有重要意义。本论文提出一种基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法。首先,我们通过预训练的深度卷积神经网络(DCNN)学习大规模图像数据集的特征表示,并将其扩展到黄瓜叶部病害数据集。然后,我们提出了一种改进的残差神经网络(ResNet),将其应用于黄瓜叶部病害识别任务中。实验证明,我们的方法在准确性和鲁棒性方面均
基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究.docx
基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究标题:基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究摘要:黄瓜是重要的蔬菜作物之一,在生产中病害的发生给黄瓜产量和质量带来了严重的影响。为了快速、准确地检测和识别黄瓜病害,本文提出了一种基于显著区域和PHOG特征的黄瓜病害识别方法。首先,利用显著区域检测算法提取黄瓜图像中的显著区域,然后通过PHOG特征提取算法提取显著区域的特征。最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行病害的识别。实验结果表明,所提出的方法能够有效地识别黄瓜病害,并且具有较高的准确率和鲁棒性。关键