2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)快速、準(zhǔn)確的識(shí)別農(nóng)作物病害,是保證農(nóng)產(chǎn)品豐收,推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要手段。本文以油菜、黃瓜、水稻、玉米、大豆等常見農(nóng)作物的病害圖像作為研究對(duì)象,分別在小樣本和大樣本不同條件下對(duì)農(nóng)作物病害的識(shí)別進(jìn)行了相關(guān)研究,主要的工作如下:
  (1)在病斑分割上,本文根據(jù)農(nóng)作物葉部呈現(xiàn)的顏色特點(diǎn),在傳統(tǒng)閾值分割的基礎(chǔ)上,首先利用HSI顏色空間過濾葉片正常區(qū)域的信息,在Lab顏色空間下使用最大類間方差法(OTSU)設(shè)置閾值對(duì)原始圖

2、像進(jìn)行分割,然后將兩種不同顏色空間下得到的分割圖像進(jìn)行相與合并,得出最終的病斑分割圖像。與其它幾種常用方法分割的效果圖相比,該方法能更好地將病斑從葉片分割出來,是一種有效的病斑分割方法。
  (2)在小樣本農(nóng)作物的病害識(shí)別上,本文以油菜為研究對(duì)象,首先提取其顏色特征和紋理特征,然后通過歐氏距離來構(gòu)建D-S證據(jù)理論所必需的基本概率分配(Basic Probability Assignment,BPA),最后運(yùn)用D-S證據(jù)組合規(guī)則進(jìn)行

3、決策級(jí)融合,依據(jù)決策條件輸出最終分類識(shí)別結(jié)果。針對(duì)分類過程中出現(xiàn)識(shí)別結(jié)果為不確定的問題,本文通過引入方差來對(duì)融合方法進(jìn)行改進(jìn),避免了這一問題的產(chǎn)生。利用該方法在采集到的油菜樣本上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),取得了97.09%的識(shí)別率。研究結(jié)果也為其他農(nóng)作物病害識(shí)別提供了參考。
  (3)大樣本農(nóng)作物的病害識(shí)別上,本文以水稻、玉米、大豆三種農(nóng)作物為研究對(duì)象,借助Caffe構(gòu)建連續(xù)卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Netw

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