基于麦穗特征的小麦品种BP分类器设计

文献类型： 中文期刊

第一作者： 毕昆

作者： 毕昆;姜盼;唐崇伟;黄菲菲;王成

作者机构：

关键词： 小麦识别;BP神经网络;颜色特征;芒个数;穗长

期刊名称： 中国农学通报

ISSN： 1000-6850

年卷期： 2011 年 27 卷 06 期

页码： 464-468

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 小麦的穗部形态参数是直接反映小麦生长状况的重要参数,也是育种和考种专家关心的重要参数。但由于小麦的品种繁多,发展新型技术快速识别小麦品种是减少工作人员工作量的有效措施。基于数字图像分析,利用小麦穗部芒个数、芒长、穗长、RGB颜色的外部形态特征,对新疆的4个春小麦品种共40个样本进行了分类识别。利用提取的其中8个特征参数,设计了一个3层的BP神经网络分类器,平均准确识别率在85%以上,其中2个小麦品种的准确识别率达到了100%。通过图像处理的方法提取小麦的芒长、芒个数和穗长并基于这些参数来识别小麦的品种完全可行。

分类号： S512.1`S126

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