发明专利 已授权

一种基于机器学习算法的树叶病害识别方法

📄 申请号:CN201811087765.8 📄 发布日:2026/08/05

著录项目信息

申请日
2018-09-18
公开号
CN109308697A
公开日
2019-02-05
申请人
安徽工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智慧农业, 植物病害检测, 农业植保, 林业监测

摘要

本发明公开了一种基于机器学习算法的树叶病害识别方法,属于图像处理技术领域。本发明首先对采集的树叶样本图像进行灰度化、图像增强和去噪等预处理操作;然后通过自适应阈值算法对预处理后的图像进行分割,有效地表征样本图像的纹理信息;选择RGB颜色空间提取样本图像的颜色特征,同时依据灰度共生矩阵提取分割图像的纹理特征;最后选择支持向量机模型利用交叉验证算法对样本图像进行分类识别,先采用网格寻优法对SVM模型的主要参数进行优化,再选取识别准确率最优的参数建立SVM分类识别模型。本发明可以通过训练使得计算机能够自动识别树叶的病虫害,极大的减少了空间和时间开销,也提高了识别的精度,具有快速、准确和鲁棒性强的特点。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:21 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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