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基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
被引量：
24
1
作者
郭小清
范涛杰
舒欣
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期212-217,224,共7页
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计...
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
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关键词
番茄叶部病害
识别
H分量
灰度差分统计
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
AlexNet-SVM混合模型对番茄叶部病害的有效诊断
2
作者
张正风
陶佩林
《现代农业科技》
2025年第9期170-172,178,共4页
为有效诊断番茄叶部病害,提出了一种结合预训练卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的深度学习模型。采用迁移学习策略,利用AlexNet等预训练模型进行深度特征提取,并将这些特征输入SVM分类器中进行分类。结果表明,该模型在番茄叶片病害...
为有效诊断番茄叶部病害,提出了一种结合预训练卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的深度学习模型。采用迁移学习策略,利用AlexNet等预训练模型进行深度特征提取,并将这些特征输入SVM分类器中进行分类。结果表明,该模型在番茄叶片病害检测上获得了较高的准确率,总体分类准确率达99.34%,为精准农业中的植物病害自动识别提供了一种高效、准确的技术手段,有望推动农业生产的智能化和精细化。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
支持向量机
番茄叶部病害
迁移学习
诊断
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职称材料
脉冲式烟雾机在温室番茄应用防治番茄主要病虫害效果评价
3
作者
何伟
杨华
+1 位作者
许建军
孙晓军
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期2255-2261,共7页
【目的】明确脉冲式烟雾机在温室番茄上应用,对番茄叶部病害和烟粉虱的防治效果及温室内温湿度的影响。【方法】采用喷雾器和脉冲式烟雾机分别在两个温室中施药,使用温湿度计监测并定时记录,调查番茄病害和烟粉虱,比较不同处理防效。【...
【目的】明确脉冲式烟雾机在温室番茄上应用,对番茄叶部病害和烟粉虱的防治效果及温室内温湿度的影响。【方法】采用喷雾器和脉冲式烟雾机分别在两个温室中施药,使用温湿度计监测并定时记录,调查番茄病害和烟粉虱,比较不同处理防效。【结果】温室番茄病害流行期,烟雾机施药防效高于喷雾器且有显著差异性;发病初期,烟雾机施药防效高于喷雾器施药,但二者无显著差异性;烟雾机施药防治烟粉虱,药后1、3和7 d防效均显著高于喷雾器施药。药后2、3 h和次日11时,烟雾机施药温室内温度高于喷雾器施药1.8~2.3℃,湿度低于喷雾器施药12%~29%。【结论】较喷雾器施药,采用脉冲式烟雾机在温室番茄上施药,温室温度升高,湿度降低,温室番茄叶部病害和烟粉虱防效增加。
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关键词
脉冲式烟雾机
温室
番茄叶部病害
烟粉虱
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职称材料
题名
基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
被引量：
24
1
作者
郭小清
范涛杰
舒欣
机构
南京农业大学信息科技学院
出处
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期212-217,224,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61602248)
中央高校基本业务费项目(KYZ201547)
文摘
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
关键词
番茄叶部病害
识别
H分量
灰度差分统计
粒子群算法
支持向量机
Keywords
tomato leaf disease
recognition
H component
gray difference statistics
particle swarm optimization(PSO)
support vector machine(SVM)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
AlexNet-SVM混合模型对番茄叶部病害的有效诊断
2
作者
张正风
陶佩林
机构
徐州生物工程职业技术学院
出处
《现代农业科技》
2025年第9期170-172,178,共4页
基金
中国高校产学研创新基金项目(2022IT061)。
文摘
为有效诊断番茄叶部病害,提出了一种结合预训练卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的深度学习模型。采用迁移学习策略,利用AlexNet等预训练模型进行深度特征提取,并将这些特征输入SVM分类器中进行分类。结果表明,该模型在番茄叶片病害检测上获得了较高的准确率,总体分类准确率达99.34%,为精准农业中的植物病害自动识别提供了一种高效、准确的技术手段,有望推动农业生产的智能化和精细化。
关键词
深度学习
卷积神经网络
支持向量机
番茄叶部病害
迁移学习
诊断
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
脉冲式烟雾机在温室番茄应用防治番茄主要病虫害效果评价
3
作者
何伟
杨华
许建军
孙晓军
机构
新疆农业科学院植物保护研究所/农业部西北荒漠作物有害生物综合治理重点实验室
出处
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期2255-2261,共7页
基金
国家重点研发计划"西北干旱区设施蔬菜化肥农药减施技术模式建立与示范"(2016YED0201005)~~
文摘
【目的】明确脉冲式烟雾机在温室番茄上应用,对番茄叶部病害和烟粉虱的防治效果及温室内温湿度的影响。【方法】采用喷雾器和脉冲式烟雾机分别在两个温室中施药,使用温湿度计监测并定时记录,调查番茄病害和烟粉虱,比较不同处理防效。【结果】温室番茄病害流行期,烟雾机施药防效高于喷雾器且有显著差异性;发病初期,烟雾机施药防效高于喷雾器施药,但二者无显著差异性;烟雾机施药防治烟粉虱,药后1、3和7 d防效均显著高于喷雾器施药。药后2、3 h和次日11时,烟雾机施药温室内温度高于喷雾器施药1.8~2.3℃,湿度低于喷雾器施药12%~29%。【结论】较喷雾器施药,采用脉冲式烟雾机在温室番茄上施药,温室温度升高,湿度降低,温室番茄叶部病害和烟粉虱防效增加。
关键词
脉冲式烟雾机
温室
番茄叶部病害
烟粉虱
Keywords
pulse type smoke machine
greenhouse
tomato leaf disease
bemisia tabaci
分类号
S436.412 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
郭小清
范涛杰
舒欣
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
24
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
AlexNet-SVM混合模型对番茄叶部病害的有效诊断
张正风
陶佩林
《现代农业科技》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
脉冲式烟雾机在温室番茄应用防治番茄主要病虫害效果评价
何伟
杨华
许建军
孙晓军
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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职称材料
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