本文主要研究内容
作者邹永杰,张永军,秦永彬,郑世均（2019）在《应用于番茄病虫害检测的HOG特征与LBP特征的结合》一文中研究指出：植物病虫害是农业部门面临的主要挑战,准确和快速地检测植物病虫害有助于发现早期治疗方法,同时大幅减少经济损失.基于机器学习的目标检测方法能够很大程度地提高物体检测和识别系统的准确性.提出了一种基于机器学习的番茄病虫害检测方法,通过提取有病虫害和无病虫害的番茄样本的HOG特征和LBP特征,然后结合SVM分类器训练样本得到检测模型. HOG特征能够较好地描述番茄叶的边缘特征,LBP特征能够较好地描述番茄叶的纹理特征,两个特征在一定程度上互补.实验结果表明,基于HOG与LBP特征结合检测有病虫害的番茄叶取得了较好的效果,该方法在全球AI挑战赛中农作物病害的番茄数据集取得了99.49%的检测率.
Abstract
zhi wu bing chong hai shi nong ye bu men mian lin de zhu yao tiao zhan ,zhun que he kuai su de jian ce zhi wu bing chong hai you zhu yu fa xian zao ji zhi liao fang fa ,tong shi da fu jian shao jing ji sun shi .ji yu ji qi xue xi de mu biao jian ce fang fa neng gou hen da cheng du de di gao wu ti jian ce he shi bie ji tong de zhun que xing .di chu le yi chong ji yu ji qi xue xi de fan jia bing chong hai jian ce fang fa ,tong guo di qu you bing chong hai he mo bing chong hai de fan jia yang ben de HOGte zheng he LBPte zheng ,ran hou jie ge SVMfen lei qi xun lian yang ben de dao jian ce mo xing . HOGte zheng neng gou jiao hao de miao shu fan jia xie de bian yuan te zheng ,LBPte zheng neng gou jiao hao de miao shu fan jia xie de wen li te zheng ,liang ge te zheng zai yi ding cheng du shang hu bu .shi yan jie guo biao ming ,ji yu HOGyu LBPte zheng jie ge jian ce you bing chong hai de fan jia xie qu de le jiao hao de xiao guo ,gai fang fa zai quan qiu AItiao zhan sai zhong nong zuo wu bing hai de fan jia shu ju ji qu de le 99.49%de jian ce lv .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自南京师范大学学报(工程技术版)的邹永杰,张永军,秦永彬,郑世均，发表于刊物南京师范大学学报(工程技术版)2019年03期论文，是一篇关于番茄论文,病虫害检测论文,特征论文,特征论文,南京师范大学学报(工程技术版)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自南京师范大学学报(工程技术版)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：番茄论文; 病虫害检测论文; 特征论文; 南京师范大学学报(工程技术版)2019年03期论文;