国家质检公益性行业科研专项(200910008)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：袁之报邓继忠金济李敏王张更多>>
- 相关机构：华南农业大学海南出入境检验检疫局海南出入境检验检疫局检验检疫技术中心更多>>
- 发文基金：国家质检公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 小麦腥黑穗病分类诊断系统的构建被引量：2
- 2014年
- 小麦腥黑穗病是小麦主要病害之一,不仅影响小麦产量,而且使麦粒及面粉的品质降低,给粮食生产造成巨大的经济损失。本文以口岸经常截获的3种小麦病害(小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病和小麦矮腥黑穗病)为研究对象,构建了小麦腥黑穗病害诊断系统。结合图像分析与模式识别技术,该系统能从腥黑穗病害的显微图像中提取和分析冬孢子的形态特征,并完成病害的识别和分类。系统以Visual C++为开发平台,结合IMAQ Vision图像处理函数库编程实现诊断系统,用SQL Server2005实现数据存储和调用。系统测试表明该诊断系统能稳定运行,并具备一定的准确率。
- 刘丽琼袁之报邓继忠李敏金济
- 关键词：小麦腥黑穗病VISUALC++
- 小麦腥黑穗病害的模式识别诊断方法研究被引量：1
- 2012年
- 针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、BP神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究。对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验。实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,当核函数是Sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9%。
- 邓继忠李敏袁之报金济黄华盛王张
- 关键词：小麦腥黑穗病模式识别孢子支持向量机
