国家自然科学基金(30771263)
- 作品数：3 被引量：48H指数：3
- 相关作者：毛文华张小超赵博毛恩荣宋正河更多>>
- 相关机构：中国农业机械化科学研究院中国农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于株心颜色的玉米田间杂草识别方法被引量：14
- 2009年
- 根据3～5叶苗期玉米植株的生长特征及其株心所具有的颜色特征,提出了一种利用玉米植株的株心颜色特征识别玉米田间杂草的方法。玉米植株叶片的颜色是深绿色,而株心区域的颜色是浅绿色,该特征可由反映颜色深浅程度的饱和度指标表达。玉米植株的中心区域具有最大的饱和度值,该特性可用于在利用绿-红指标分割土壤背景后玉米植株的中心区域的提取。对分割后的绿色植株前景而言,与提取的株心区域相连通的区域是玉米植株,反之,非连通区域为杂草。试验结果表明:玉米植株和杂草的正确识别率平均为88%和84%,识别一帧720×576象素的图像的平均时间120ms。玉米植株的正确识别率主要受中心区域的完整度影响,而杂草的正确识别率主要受玉米和杂草叶片重叠程度的影响。
- 毛文华王辉赵博张银桥周鹏张小超
- 关键词：图像处理机器视觉作物杂草识别
- 基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法被引量：22
- 2009年
- 为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法。先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。
- 赵博宋正河毛文华毛恩荣张小超
- 关键词：图像分割微粒群算法
- 农业车辆杂草环境下视觉导航路径识别方法被引量：13
- 2009年
- 在普通环境导航路径识别方法的基础上,分析了株间杂草和垄间杂草对农业车辆导航路径的影响。针对影响较大的垄间杂草环境,提出一种基于BP神经网络的杂草环境下导航路径识别方法。田间实验证明,该方法对杂草的影响具有较好的适应性,能够快速、可靠、准确地提取导航路径特征,识别率为97%,单幅图像平均耗时560 ms。
- 赵博毛恩荣毛文华张小超宋正河
- 关键词：视觉导航BP神经网络
