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基于动态集成的黄瓜叶部病害识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 王志彬 1 ; 王开义 2 ; 王书锋 2 ; 王晓锋 2 ; 潘守慧 3 ;

作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京工业大学信息学部

2.;北京农业信息技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京工业大学信息学部

3.;北京农业信息技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京工业大学信息学部;

关键词： 黄瓜;叶部病害;图像识别;集成学习;差异性度量;动态选择

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2017 年 09 期

页码： 46-52

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 对作物病害类型的准确识别是病害防治的前提。为提高病害识别的准确度,以黄瓜叶部病害识别为例,提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法。首先利用图像分块策略提取病害图像的75维颜色统计特征,然后采用不一致度量方法对构建的10个BP神经网络单分类器进行差异性度量,并按照差异性大小进行排序,最后根据分类器的可信度,动态选择差异性大的分类器子集对病害图像进行集成识别。在由512幅白粉病、霜霉病、灰霉病和正常叶片4类黄瓜叶片组织图像构成的测试集上,所提方法的识别错误率为3.32%,分别比BP神经网络、SVM、Bagging、Ada Boost算法降低了1.37个百分点、1.56个百分点、1.76个百分点、0.78个百分点。试验结果表明:所提方法能够实现黄瓜叶部病害种类的准确识别,可为其它作物病害的识别提供借鉴。

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