【摘 要】
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为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法
【机 构】
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南通科技职业学院,江苏农林职业技术学院
【基金项目】
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江苏省农机三新工程项目(NJ2017-13);南通市级基础科学研究项目(JC 2018135)
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为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中
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