基于麦穗特征的小麦品种BP分类器设计

摘要：

小麦的穗部形态参数是直接反映小麦生长状况的重要参数,也是育种和考种专家关心的重要参数.但由于小麦的品种繁多,发展新型技术快速识别小麦品种是减少工作人员工作量的有效措施.基于数字图像分析,利用小麦穗部芒个数、芒长、穗长、RGB颜色的外部形态特征,对新疆的4个春小麦品种共40个样本进行了分类识别.利用提取的其中8个特征参数,设计了一个3层的BP神经网络分类器.平均准确识别率在85%以上,其中2个小麦品种的准确识别率达到了100%.通过图像处理的方法提取小麦的芒长、芒个数和穗长并基于这些参数来识别小麦的品种完全可行.

关键词：小麦识别、BP神经网络、颜色特征、芒个数、穗长

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：农业部"引进国际先进农业科学技术"项目2010-S20;农业部"引进田际先进农业科学技术"项目2006-G635;北京市财政专项"农业智能仪器及装备基础平台建设"项目PXM2009_179202_091370

在线出版日期：2011-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：464-468