基于神经网络的大豆叶片病斑的识别与研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的大豆叶片病斑的识别与研究

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【英文篇名】	Investigation and Recognition on Diseased Spots of Soybean Laminae Based on Neural Network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	马晓丹; 祁广云;
【英文作者】	MA Xiao-dan; QI Guang-yun;
【作者单位】	黑龙江八一农垦大学工程学院; 黑龙江八一农垦大学信息学院大庆;
【文献出处】	黑龙江八一农垦大学学报 , Journal of Heilongjiang August First Land Reclamation University, 编辑部邮箱 2006年 02期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像处理; 病斑; 神经网络;
【英文关键词】	image processing; diseased spot; neural network;
【摘要】	综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,建立了一个多层BP神经网络,实现了大豆叶片中病斑的自动识别与特征计算。首先通过计算机视觉技术采集叶片图像。其次,采用BP神经网络完成了对病斑图像的识别。最后,运用数字图像处理技术完成了对病斑区域相关特征值的计算。实验证明,该方法能有效地识别出病斑区域,识别率可达100%。该研究为将来病种的识别提供了理论依据。
【英文摘要】	A multi-layer BP neural network, using computer digital image processing and artificial neural network was established in this paper, which could identify the area of diseased spots of soybean laminae. Firstly, obtained the image of soybean laminae, and then recognized the diseased spots through neural network. At last, computed the feature parameter of diseased spots using the technology of digital image processing. The experiment showed that the diseased spots could be recognized correctly and the accurac...
【更新日期】	2006-06-15
【分类号】	TP391.4
【正文快照】	0前言病斑的形状及其特征直接反映了作物所受病害的种类以及病害的危害程度,所以对病斑的认识是诊断作物染病的关键。我国传统的作物病害识别绝大部分停留在依靠植保专家目测估计进行识别判断的阶段,这种判别具有主观性,且农业生产者不能结合植物的实际染病情况,对植物病害的危

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