机器视觉和AdaBoost的柑桔溃疡病自动检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 朱庆生

作者： 朱庆生;张敏;杨方云;柳锋

作者机构：

关键词： 特征构造;特征选择;分类器;识别率

期刊名称： 计算机仿真

ISSN： 1006-9348

年卷期： 2008 年 25 卷 07 期

页码： 237-239+285

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 将计算机视觉技术应用于柑桔病害识别问题,实现了快速准确的识别柑桔溃疡病。从特征构造,特征选择和识别系统设计三方面进行了研究。在特征构造上采用了Gabor变换,边缘识别等方法得到了包括颜色、纹理及形状的综合特征;在特征选择上采用了AdaBoost算法实现;最后通过AdaBoost学习方法构造分类器并利用滑动窗口技术进行病害区域检测。实验结果证明该方法对柑桔溃疡病其识别准确率高于95%,在训练轮数较多的情况下能够接近99%的识别率,且该识别率较稳定。实验结果显示计算机自动识别效果与专家目测相当,在生产中具有一定的实用价值。

分类号： TP274.4

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