基于近红外光谱与图像识别技术融合的烟叶成熟度的判别

摘要：

为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测.近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27％、90.43％、89.44％,图像模型的识别正确率分别为86.20％、86.96％、81.23％,融合模型的识别正确率分别为94.08％、94.78％和92.96％.与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93％;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83％.

关键词：烟叶成熟度;近红外光谱;图像识别;数据融合;判别

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国烟草总公司重点项目;云南省烟草专卖局重点项目

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：406-411,418