王月青
- 作品数：5 被引量：108H指数：4
- 供职机构：中国农业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 苗期作物和杂草的光谱分析与识别被引量：17
- 2005年
- 田间杂草信息是指导变量喷洒除草剂的依据,利用光谱特征识别杂草的方法在实时性方面具有明显的优势。本文利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱法测量并分析了小麦、小藜和荠菜等几种杂草在70 0～110 0nm波长范围内的反射率,再运用SPSS统计软件进行判别分析。先把原始数据进行压缩和标准化处理,然后运用逐步判别分析法寻求特征波长点,最后以选定的特征波长点为变量建立判别模型进行判别分析。统计分析的结果表明:运用选定的特征波长点建立判别模型识别小麦和杂草的正确识别率达到了97% ;在6 80～75 0nm“红边”附近的特征波长点较为显著;在一定范围内,正确识别率随着特征波长点个数的增加而增加。本研究选定特征波长点,选择适当的滤光片,并配合黑白摄像机对小麦和杂草进行了多光谱图像采集和分析。
- 毛文华王月青王一鸣张小超
- 关键词：作物杂草光谱分析
- 基于机器视觉的麦田杂草识别方法研究
- 杂草是影响中国农产品质量和产量的重要因素之一.目前除草主要靠喷洒除草剂,而且是大面积的均匀喷洒.这种喷洒方法不仅提高了农业的成本,也破坏了土地的质量,污染了环境,不利于农业的可持续发展.大量的实验表明田间杂草的分布是不均...
- 王月青
- 关键词：图像处理杂草识别机器视觉
- 文献传递
- 基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展被引量：36
- 2004年
- 田间杂草识别技术是实现变量喷洒除草剂以保护环境的关键所在。针对国内外在精细农业的杂草识别领域,全面、系统地分析了基于机器视觉的田间杂草识别技术的研究进展与应用状况,以促进该项技术在中国的应用和发展。分别阐述了利用植物和背景形状特征、纹理特征、颜色特征和多光谱特征识别田间杂草技术的理论依据、特征参数、研究状况和问题所在,并指出了实现田间实时识别的难点。
- 毛文华王一鸣张小超王月青
- 关键词：机器视觉田间杂草识别技术环境保护
- 实时识别行间杂草的机器视觉系统(英文)被引量：12
- 2003年
- 在实验室环境条件下 ,开发和测试了识别行间杂草的机器视觉系统。硬件系统主要由速度可控的土壤箱设备、三台实时采集图像的摄像机和计算机组成 ;软件系统根据植物和背景的颜色特征二值化图像 ,再根据田间作物的位置特征识别作物和行间杂草。实验表明 ,采集并处理一幅大小为 710× 5 12像素的彩色图像的平均时间为 42 6 m s,系统的正确识别率达到了 86 %。
- 毛文华王一鸣张小超王月青
- 关键词：机器视觉图像处理
- 基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法被引量：52
- 2005年
- 对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0
- 毛文华王一鸣张小超王月青
- 关键词：苗期作物田间杂草植物机器视觉
