基于SVM的蔗种坏芽检测识别

摘要：

针对预切种式甘蔗种植需要人工剔除坏芽蔗种的问题,本文基于SVM的蔗种坏芽检测识别方法,设计蔗芽识别剔除系统,以"桂糖44号"蔗种为实验样本,首先对蔗种图像集以HSV颜色空间的H分量进行阈值分割、中值滤波及形态学处理,分割蔗种图像,再进行蔗种图像的颜色特征与LBP特征提取,建立单特征模型与融合特征模型,最后对样本进行特征训练,获得最佳分割超平面,确定SVM分类的决策函数,构建SVM分类模型.模型测试实验结果表明,基于LBP与颜色特征融合的SVM模型识别准确率达94.33％,平均耗时0.714s,均优于卷积神经网络识别模型.本研究结果可为预切种式甘蔗种植机智能识别并剔除坏种提供研究基础.

关键词：蔗种、坏芽识别、LBP特征、颜色特征、SVM

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4;S126(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西自治区教育厅研究生教育创新计划项目

在线出版日期：2022-11-30（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：481-486