【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)植物識(shí)別方法工作任務(wù)量大,效率低下以及難以保證數(shù)據(jù)客觀性的問(wèn)題,提出了一種基于形狀特征的植物葉片識(shí)別算法,并開(kāi)發(fā)了一款C/S模式的植物葉片在線(xiàn)識(shí)別Android應(yīng)用。葉片圖像經(jīng)預(yù)處理后,提取葉片的輪廓凸包頂點(diǎn)比、輪廓曲率方差等形狀特征,采用KNN-SVM對(duì)葉片進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于一些已有識(shí)別算法,該算法可以達(dá)到更高的識(shí)別率;該Android應(yīng)用穩(wěn)定可靠,可以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。
[Abstract]:Aiming at the problems of heavy work, low efficiency and difficult to ensure the objectivity of data in traditional plant recognition methods, a plant leaf recognition algorithm based on shape feature is proposed. A C / S model Android application for plant leaf recognition is developed. After the blade image was preprocessed, the shape features such as contour convex hull ratio, contour curvature variance and so on were extracted, and the blades were classified and recognized by KNN-SVM. Experimental results show that this algorithm can achieve a higher recognition rate than some existing recognition algorithms, and the Android application is stable and reliable, and can meet the needs of users.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過(guò)程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江南大學(xué)經(jīng)編技術(shù)教育部工程研究中心;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金項(xiàng)目(No.JUSRP51404A,No.JUSRP211A38)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2316430