基于专家系统的穴盘苗品种识别算法设计与试验

摘要：

为提高穴盘苗品种识别准确率,确保全自动穴盘苗移栽的实施,设计基于专家系统的识别算法.首先对采集穴盘苗图像进行K均值聚类算法图像分割、二值化和形态图像处理,获得0.6L-0.4(R+B+G)/3、0.3b-0.7a、H+0.2S、0.3L-0.7a等4个颜色特征值向量和长宽比、椭圆扁率、矩形度、傅里叶描述子等4个形状特征向量.然后对图像特征进行语义转换,构建穴盘苗知识模型,并设计苗的知识库及推理机,推理采用了不确定推理算法及学习算法.系统采集了120盘10个品种的穴盘苗,采用专家系统识别试验,成功率达到了98.3％,而相同样本采用支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别率是84.0％,采用粒子群优化支持向量机(particle-swarm optimization SVM,简称PSOSVM)的识别率是86.3％,采用反向传递(back propagation,简称BP)神经网络的识别率是62.0％,证明基于专家系统的识别方法可以满足自动移栽作业要求.

关键词：穴盘苗、图像识别、专家系统、不确定性推理、推理机

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：国家重点研发计划"智能农机装备"重点专项2017YFD0701500;浙江省科技厅公益项目2017C32048

在线出版日期：2019-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：176-181