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基于神经网络的油菜成熟度等级视觉检测方法
  • ISSN号：1002-1302
  • 期刊名称：《江苏农业科学》
  • 时间：0
  • 分类：TP335.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] S126[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构：[1]天津职业技术师范大学/天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222
  • 相关基金：国家自然科学基金（编号：61178008）;国家社会科学基金（编号：BFA110009）;国家“863”计划（编号：SS2013AA03120）;天津市自然科学基金（编号：14JCQNJC04300）;天津职业技术师范大学校级基金（编号：KYQD13022、KJY11-10）.
作者： 梁帆[1], 杨莉莉[1], 崔世钢[1], 吴兴利[1], 田立国[1]
关键词： 图像处理, BP神经网络, 油菜, 株高, 叶冠投影, 成熟度, 等级测定
中文摘要：

蔬菜的成熟度可以通过作物的形态特征直观地体现出来,其标准可用积温比值来衡量。对LED智能植物生长柜中采集的油菜图像进行处理和分析,分割出叶冠投影图像和植株侧面图像轮廓,从而提取叶冠投影面积、株高等形态特征数据,然后根据BP神经网络的建模原理对采集的样本数据进行训练,实现了基于BP神经网络模型的蔬菜成熟度等级测定。结果表明,该方法能够在不破坏植株的情况下检测油菜的成熟度,准确率达到95%。

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期刊信息
  • 《江苏农业科学》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:江苏省农业科学院
  • 主办单位:江苏省农业科学院
  • 主编：常有宏
  • 地址：南京孝陵卫钟灵街50号
  • 邮编：210014
  • 邮箱：jsnykx@vip.163.com
  • 电话：025-84390282
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1302
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1214/S
  • 邮发代号:28-10
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点期刊奖,全国优秀科技期刊奖,江苏省“双十佳”期刊奖,国家期刊奖提名奖,华东地区优秀期刊,优秀农业期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:38904