叶病检测
2016-08-23
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植物是地球和人类福祉必不可少的资源上的所有生命的支柱。植物识别是在农业植物物种的管理中非常重要的而植物学家可将此应用程序用于药用的目的。不同的植物叶具有不同的特征,可以用来对它们进行分类。本文提出了植物识别数字图像处理和机器视觉技术的简单和计算效率的方法。该方法包括三个阶段: 预处理、 特征提取和分类。前处理是数据计算处理的图像增强技术。在特征提取阶段推导出基于颜色和形状的叶片图像特征。这些功能用于高效的分类作为分类器的输入和结果进行了测试,并使用人工神经网络 (ANN) 和欧几里德 (KNN) 分类器进行比较。网络接受训练,1907年样品叶子的 33 不同植物物种采取形式弗拉维亚拉数据集。提出的方法是 99.9%准确使用人工神经网络分类器和高效利用欧氏距离分类器的 85.9%。
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