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基于最优二叉树支持向量机的蜜柚叶部病害识别

发布日期:2019-05-24 17:38:00 | 编辑:养生文化| 阅读次数:
为了提高识别精度柚叶晚期疾病,确

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保柚叶病症状的疾病控制喷涂和所提出的方法的基于最佳二进制SVM上的柚叶病识别的效果(

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支持向量机,SVM),该方法首先叶疾病柚图像分割成B成分,2G-RB部件,四个灰度(G +

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R + B)/ 3和图像的分量YIQ颜色模型Q分量,然后按比例使用58个方向均具有四个部件Gabor小波卷积灰度图像在5点不同尺度的方向作为特征向量疾病得到的平均振幅,以最佳的二进制组合的凸起支撑疾病向量机识别模型四种柚叶病性黄斑病,炭疽病,黑星病,煤烟等分类的。用于通过交叉验证测试结果的分类方法表明:黄斑病,炭疽病,黑星病,煤烟识别精度分别为90%,96.66%,93.33%,96.66%,94平均识别率。16%,且方法,一个SVM相比,测试结果表明,该方法能够有效识别4种柚子叶病的,在训练时间和识别精度比许多SVM和BP神经网络其他三种方法更好。该方法可以准确地识别和控制疾病如柚提供有效的支持。

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