基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别
《北京林业大学学报》
收藏 | 投稿 |
论文排版
基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别
王丽君 淮永建 彭月橙 开通知网号
【摘要】:叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
下载App查看全文
下载全文 更多同类文献 个人查重>> 个人AIGC检测>> 文献综述>>
(如何获取全文? 欢迎:购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)
CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式,AdobeReader仅支持PDF格式
【引证文献】 中国期刊全文数据库 前10条 1 李玉芳;基于简化GoogLeNet的农作物叶片病害识别系统设计与实现[J];信息与电脑(理论版);2023年09期 2 林丽惠;魏毅;潘俊虹;基于卷积神经网络的武夷岩茶叶片分类方法[J];宁德师范学院学报(自然科学版);2021年04期 3 张诗檬;韩征;刘钊;付博;王文文;面向人工智能识别的岩浆岩断面形态特征研究[J];城市地质;2022年01期 4 朱伟;马立新;张平;刘德营;基于GoogLeNet和无人机图像的水稻秧苗形态识别[J];华南农业大学学报;2022年03期 5 周必铙;卞丽丽;徐薪璐;姚文静;应用竹类叶片性状特征和支持向量机算法的竹种识别[J];东北林业大学学报;2022年05期 6 邢钦淞;丁素明;薛新宇;崔龙飞;乐飞翔;李鹰航;智能田间除草机器人发展现状研究[J];中国农机化学报;2022年08期 7 陈永卫;韩俊英;任希同;基于改进型VGG的苹果果实品种识别[J];软件;2022年05期 8 郭春晓;孔德元;马海燕;郑成淑;菊花杂交一代叶片形态数量性状分析[J];山东林业科技;2022年03期 9 刘伟;肖致;刘波;基于深度学习的中草药植物图像识别研究与应用[J];信息与电脑(理论版);2022年12期 10 张谊;万华;涂淑琴;基于计算机视觉的中药饮片分类技术综述与案例研究[J];计算机应用;2022年10期 中国博士学位论文全文数据库 前4条 1 汪宇玲;多特征融合图像纹理分析[D];南京航空航天大学;2019年 2 朱晓龙;基于深度卷积神经网络的树木生境叶片识别方法研究[D];东北林业大学;2020年 3 宋雪彬;菊花品种表型性状的数量化定义及其遗传分析[D];北京林业大学;2018年 4 王欣;基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别研究[D];中国农业大学;2015年 中国硕士学位论文全文数据库 前10条 1 常黎玫;基于机器学习的植物叶片分类识别[D];天津职业技术师范大学;2023年 2 徐祖顺;基于深度学习的植物图像识别技术研究[D];西安石油大学;2022年 3 童彤;基于堆栈去噪残差网络的植物图像识别方法[D];兰州交通大学;2023年 4 丁雨晨;基于Android系统的梨营养诊断与矫治系统的研究[D];安徽农业大学;2020年 5 冯振乾;基于深度学习的民族药植物图像识别研究[D];江西中医药大学;2023年 6 胡边成;纽荷尔橙转色预测与可视化方法研究[D];华中农业大学;2023年 7 徐祖顺;基于深度学习的植物图像识别技术研究[D];西安石油大学;2022年 8 常黎玫;基于机器学习的植物叶片分类识别[D];天津职业技术师范大学;2023年 9 余得正;基于改进深度残差网络与注意力机制的植物叶片图像识别研究[D];广东技术师范大学;2022年 10 吕志敏;自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究[D];内蒙古大学;2022年 【参考文献】 中国期刊全文数据库 前4条 1 丁娇;梁栋;阎庆;基于D-LLE算法的多特征植物叶片图像识别方法[J];计算机工程与应用;2015年09期 2 张宁;刘文萍;基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法[J];计算机应用;2013年07期 3 张娟;黄心渊;基于图像分析的梅花品种识别研究[J];北京林业大学学报;2012年01期 4 王晓峰;黄德双;杜吉祥;张国军;叶片图像特征提取与识别技术的研究[J];计算机工程与应用;2006年03期 中国硕士学位论文全文数据库 前1条 1 裴勇;基于数字图像的花卉种类识别技术研究[D];北京林业大学;2011年 【相似文献】 中国期刊全文数据库 前10条 1 王丽君;淮永建;彭月橙;基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别[J];北京林业大学学报;2015年01期 2 王宝宁;田中;乡土观叶植物观赏价值综合评价体系构建初探[J];绿色科技;2020年23期 3 方连明;卜顺法;李彪;家庭观叶植物如何摆放与选择[J];上海农业科技;2017年01期 4 玉山;观叶植物营造绿意生活[J];中国花卉园艺;2013年14期 5 尹淑莲;罗凤琴;马英;常见观叶植物室内装饰应用及养护技术[J];河北林业科技;2012年04期 6 刘静;曹涤环;观叶植物的冬季管理[J];林业与生态;2012年10期 7 阮金月;我国盆栽观叶植物研究文献分析(1979—2010)[J];园艺与种苗;2011年03期 8 徐伟民;试论观叶植物种子育苗技术[J];农村实用科技信息;2011年08期 9 锦文;观叶植物的春季修剪[J];园林;2010年04期 10 沈慧;观叶植物与居家美化[J];花木盆景(花卉园艺);2010年08期 中国重要会议论文全文数据库 前10条 1 孔旭晖;林伟文;高丽霞;美国观叶植物的引种概述[A];花卉研究20年——广东省农业科学院花卉研究所建所20周年论文选集(1984-2004)[C];2004年 2 李少球;花红叶绿美神州——纵论观叶植物发展[A];花卉研究20年——广东省农业科学院花卉研究所建所20周年论文选集(1984-2004)[C];2004年 3 张朝芳;真蕨类植物是发展中国观叶植物之源[A];中国自然资源学会全国第二届天然药物资源学术研讨会论文集[C];1997年 4 前言[A];花卉研究20年——广东省农业科学院花卉研究所建所20周年论文选集(1984-2004)[C];2004年 5 吴金寿;赖钟雄;林庆良;陈义挺;曾黎辉;几种观叶植物离体培养的快速繁殖[A];第二届全国植物组织培养、脱毒快繁及工厂化生产学术研讨会论文集[C];2004年 6 陈菁珏;徐艳;深圳市的花境应用现状及创新模式[A];中国观赏园艺研究进展2012[C];2012年 7 王鹏钧;常晓敏;杨基宏;刘海敏;一种多特征融合的图像鉴伪方法[A];第38次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2023年 8 张玺森;宋浏阳;郭旭东;王华庆;基于多特征融合健康指标和时间卷积神经网络的轴承退化趋势预测方法[A];第十四届全国振动理论及应用学术会议(NVTA2021)摘要集[C];2021年 9 孙毅;武睿;蒋晓明;张旭东;深度伪造影像鉴定综述[A];2020互联网安全与治理论坛论文集[C];2020年 10 朱国杰;马龙华;基于多特征融合的文本分类算法[A];2019中国自动化大会(CAC2019)论文集[C];2019年 中国博士学位论文全文数据库 前10条 1 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年 2 郭智威;社会网络中基于多特征融合的群体推荐研究[D];重庆大学;2018年 3 王晓辉;汽车模具表面缺陷特征提取关键技术研究[D];南昌大学;2019年 4 陈良琴;铅锌矿浮选表面特征提取关键算法研究[D];福州大学;2018年 5 苏雷曼 施查布(SOULEYMAN CHAIB);面向高分辨率图像场景分类的特征提取与选择研究[D];哈尔滨工业大学;2018年 6 宋洪超;基于微波的乳腺癌检测算法研究[D];北京邮电大学;2018年 7 温柳英;多模态数据特征提取的粒计算方法研究与应用[D];西南石油大学;2017年 8 李文娟;基于局部特征提取的人脸识别方法研究[D];天津大学;2017年 9 王振宇;面向人脸识别的特征提取技术应用研究[D];东南大学;2016年 10 朱海龙;基于一体化上下文特征提取的图像分割算法[D];天津大学;2022年 中国硕士学位论文全文数据库 前10条 1 王丽君;基于叶片图像多特征提取的观叶植物种类识别[D];北京林业大学;2014年 2 祝忠平;观叶植物在东莞市主城区居住区的应用分析[D];华南农业大学;2018年 3 景荣荣;7种室内耐阴观叶植物对甲醛污染的耐胁迫能力及净化能力研究[D];山东建筑大学;2017年 4 赵学明;室内苯污染胁迫下耐阴观叶植物抗性能力与机理机制研究[D];山东建筑大学;2016年 5 杨明森;基于多特征融合的行人检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2019年 6 朱开元;长三角地区室内观叶植物的应用现状研究[D];浙江大学;2007年 7 程奕茗;多特征融合的单目标跟踪研究[D];电子科技大学;2021年 8 宋润雨;基于深度学习的多特征图像分类方法及其应用[D];大连海事大学;2020年 9 刘婕;复杂场景多特征融合粒子滤波目标跟踪[D];重庆理工大学;2015年 10 祝浩;基于多特征融合行人检测系统设计与实现[D];电子科技大学;2016年 中国重要报纸全文数据库 前10条 1 本报记者 薛倩 薛光卿 苏颖 见习记者 吴雪君 通讯员 史秀娟;三月盆花行情(三)[N];中国花卉报;2017年 2 谭川江;幸福树成江苏观叶植物新宠[N];中国花卉报;2008年 3 本报记者 谭川江;观叶植物 为开花类盆花让道 销售商暂无暇顾及[N];中国花卉报;2008年 4 ;广州地区观叶植物行情[N];中国花卉报;2007年 5 ;广州地区观叶植物行情[N];中国花卉报;2007年 6 本报记者 郭金凤;在北京卖观叶植物挣钱难[N];中国花卉报;2006年 7 本报记者 郭金凤;建网络 推理念 全力助销售[N];中国花卉报;2006年 8 本报记者 郭金凤;观叶植物流行品种行情迥异[N];中国花卉报;2006年 9 深圳商报记者 陈姝;花市也跟着涨[N];深圳商报;2006年 10 本报记者 郭金凤;番禺 红红火火搞花木[N];中国花卉报;2007年
相关知识
基于多视图特征融合的植物病害识别算法
基于多特征融合的花卉种类识别研究
多源图像融合技术在棉花病虫害诊断中的应用
基于特征检测的蔬菜叶片病虫害识别模型研究
基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别
基于深度学习的月季多叶片病虫害检测研究
基于图像处理的花卉识别技术的研究与实现
基于多光谱图像的蔬菜花卉病虫害辨识技术研究
基于深度学习的花卉图像分类识别模型研究
基于图像的植物病害识别与分类
网址: 基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别 https://m.huajiangbk.com/newsview391840.html