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基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量
被引量：
1
1
作者
汪韬
贡亮
+6 位作者
张经纬
吴林立梓
马志宏
杨刚
毛雨晗
洪骏
刘成良
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期961-968,共8页
针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶...
针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算法相比,局限性低,鲁棒性强,更准确高效.
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关键词
机器视觉
剑叶夹角
在体测量
聚类
节点搜索
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职称材料
题名
基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量
被引量：
1
1
作者
汪韬
贡亮
张经纬
吴林立梓
马志宏
杨刚
毛雨晗
洪骏
刘成良
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期961-968,共8页
基金
上海市农业委员会项目(2015-2018)
上海科技兴农项目(沪农种字(2015)第20号)
文摘
针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算法相比,局限性低,鲁棒性强,更准确高效.
关键词
机器视觉
剑叶夹角
在体测量
聚类
节点搜索
Keywords
machine vision
flag leaf angle
in vivo measurement
clustering
node searching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S511 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量
汪韬
贡亮
张经纬
吴林立梓
马志宏
杨刚
毛雨晗
洪骏
刘成良
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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