辽宁省自然科学基金(20052125)
- 作品数：5 被引量：94H指数：4
- 相关作者：田有文李天来张琳姜淑华王立地更多>>
- 相关机构：沈阳农业大学佳木斯大学更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学机械工程更多>>
- 支持向量机在黄瓜病害识别中的应用研究被引量：17
- 2009年
- 探讨了采用支持向量机对黄瓜病害进行分类的方法;提取了病斑的形状、颜色、质地、发病时期等特征作为特征向量,利用支持向量机分类器,选取4种常见核函数,以Matlab7.0为平台对10类常见病害进行识别。结果表明,SVM方法在处理小样本问题中具有良好的分类效果,线性核函数和径向基核函数的SVM分类方法在黄瓜病害的识别方面优于其他类型核函数的SVM。
- 田有文牛妍
- 关键词：支持向量机黄瓜病害特征选取
- 基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测被引量：17
- 2009年
- 高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势。为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议。
- 田有文王晓娟
- 关键词：高光谱图像农产品品质无损检测
- 高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法被引量：33
- 2010年
- 利用高光谱图像技术研究了诊断温室黄瓜病害的方法,以提高诊断的准确性和效率。试验以黄瓜霜霉病、白粉病为研究对象,利用高光谱图像采集系统获取黄瓜病叶的高光谱图像数据,在450～900nm范围内的高光谱图像数据中,选出特征波长下的图像;然后,对该图像进行去除噪声的滤波处理,并提取黄瓜病叶的色度矩纹理特征向量;最后采用支持向量机分类方法对黄瓜病害进行诊断。研究结果表明,采用高光谱图像新技术与线性核函数对黄瓜霜霉病、白粉病的正确诊断率达100%,采用高光谱图像技术可以实现对温室黄瓜病害进行快速、精确的分类诊断。
- 田有文李天来张琳王晓娟
- 关键词：病害高光谱图像黄瓜
- 基于分形和BP网络的自然纹理图像分类方法
- 研究了表征自然纹理特性的分形特征的提取方法,利用BP神经网络来设计分类器,从Brodatz纹理图像库中选择不同的纹理图像用于实验测试,分析了应用不同特征时分类器的性能,提出了一种纹理特征性能的比较方法。采用相应的特征选取...
- 王立地田有文李晓辉
- 关键词：分形图像处理纹理分类
- 文献传递
- 基于单片机的土壤湿度测试仪的研究被引量：4
- 2008年
- 根据土壤介电测量的通用模型,采用探针式电容传感器,设计了土壤湿度单片机测试系统,阐述了其组成和工作原理,并通过上位机实现自动监测和自动灌溉。实验结果表明:该测试系统具有测量精度高、显示直观、操作方便等特点,可以满足生产实践中的要求。
- 田思庆史庆武程佳生
- 关键词：土壤湿度电容传感器
- 基于图像处理和支持向量机的玉米病害识别被引量：24
- 2006年
- 应用计算机图像处理技术和支持向量机分类方法研究了玉米叶部病害的识别,以提高识别的准确性和效率。对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取基于色度的玉米病害图像的彩色纹理特征,并用支持向量机的模式识别方法来识别玉米病害。实验结果表明:该模型对3种玉米病害的平均正确识别率为87．5％,即使在分类样本较少时,也具有良好的分类能力和泛化能力,适合于玉米病害的分类。
- 田有文王立地姜淑华
- 关键词：玉米病害图像处理支持向量机
