赵川源
- 作品数：6 被引量：77H指数：3
- 供职机构：西北农林科技大学机械与电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别被引量：39
- 2013年
- 为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求,提出了一种基于多光谱图像和SVM的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像,采用IR-R的多光谱融合并结合Otsu分割法完成背景分割;随后对植被图像进行目标分割与形态学处理,提取出所有植被叶片图像,在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性,对叶片的特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明,降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85%,用时0.001 415s。与直接利用支持向量机的90%的识别率和0.105 165s的用时相比,该算法在满足识别率的同时,用时更少,为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。
- 乔永亮何东健赵川源唐晶磊
- 关键词：玉米杂草多光谱图像主成分分析SVM形态学
- 一种基于多光谱视觉的高效除草机器人
- 一种基于多光谱视觉的高效除草机器人，包括移动小车，设置在移动小车上彼此连接的横向移动装置、除草切割装置以及主控系统，本实用新型能够快速有效的识别田间杂草，实时性强，适合田间实际作业；以简单的切割结构结合药物涂抹的方式同时...
- 何东健乔永亮唐晶磊赵川源高瞻杨阔杜书增
- 文献传递
- 柑橘黑斑病反射光谱特性与染病果实检测方法研究被引量：2
- 2017年
- 通过对光谱仪采集的340~1 030 nm柑橘健康与感染黑斑区域光谱进行分析,在探明健康和黑斑病不同症状光谱特性的基础上,提出主成分分析结合特征排序的方法,选择出可识别染病与健康样本的最优波长(525 nm)建立SMO分类模型;基于序列浮动前向选择方法优选出4个特征波长(678、740、794、879 nm),建立C4.5算法识别柑橘黑斑病3种症状的方法。试验结果表明,用525 nm波长建立的SMO分类模型对健康和染病果样本的识别率达99.37%,硬斑型、破裂型和黑斑型症状的识别率分别为81.85%、71.88%和67.57%,3种症状的平均识别率为73.77%,比前人方法提高了12.77个百分点。
- 赵川源何东健LEE Won Suk
- 关键词：柑橘黑斑病光谱特性主成分分析
- 一种基于多光谱视觉的高效除草机器人
- 一种基于多光谱视觉的高效机器人，包括移动小车，设置在移动小车上彼此连接的横向移动装置、除草切割装置以及主控系统，本发明能够快速有效的识别田间杂草，实时性强，适合田间实际作业；以简单的切割结构结合药物涂抹的方式同时完成行内...
- 何东健乔永亮唐晶磊胡国田高瞻赵川源杨阔
- 文献传递
- 基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法被引量：32
- 2013年
- 为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。
- 赵川源何东健乔永亮
- 关键词：数据挖掘聚类算法杂草识别多光谱图像
- 基于图像和光谱技术的果实识别与病害检测方法研究
- 果园中不同成熟度果实的识别以及果实病害检测，对果园精准管理和高效生产具有重要的意义。在光照不均、互相遮挡等复杂条件下，成熟前绿色柑橘的识别、蓝莓不同生长阶段果实的识别，能为果农提供可供参考的果实产量信息，帮助他们合理分配...
- 赵川源
- 关键词：果园病害检测高光谱图像
