【摘要】：為了使農(nóng)業(yè)智能診斷系統(tǒng)更加廉價、便捷,有效地為普通農(nóng)戶服務(wù),提出了一種基于Android手機(jī)的農(nóng)業(yè)病蟲害智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用Android智能手機(jī)對玉米病蟲害部分進(jìn)行圖片拍攝,并將圖像利用無線網(wǎng)上傳至Web服務(wù)器,利用分割和匹配算法對病蟲害部分進(jìn)行智能化分析,最終將結(jié)果傳輸?shù)绞謾C(jī)用戶端。為實現(xiàn)圖像匹配的特征點提取,采用高斯差分的方法對圖像進(jìn)行分割和精確定位,使用聚類算法對匹配效果進(jìn)行優(yōu)化,并利用特征點的無限逼近,完成病蟲害圖像的匹配,從而診斷病蟲害的類型。上傳后的圖像和Web服務(wù)器的規(guī)則庫的圖像進(jìn)行匹配后可以生成病蟲害的匹配結(jié)果信息,該信息可以通過Android智能系統(tǒng)接收,最終反饋給農(nóng)戶的手機(jī)客戶端。通過測試發(fā)現(xiàn):玉米病蟲害診斷系統(tǒng)可從多幅圖像里有效地對病蟲害類型進(jìn)行匹配,匹配成功率較高,系統(tǒng)的穩(wěn)定性較好,具有很好的推廣前景。
[Abstract]:In order to make the agricultural intelligent diagnosis system cheaper, more convenient and more effective for ordinary farmers, an intelligent diagnosis system of agricultural diseases and insect pests based on Android mobile phone was proposed. The system uses Android smart phone to take pictures of maize pests and diseases, uploads the images to Web server using wireless network, and uses segmentation and matching algorithm to analyze the pests and diseases intelligently. Finally, the results will be transmitted to the mobile phone client. In order to extract the feature points of image matching, Gao Si difference method is used to segment and locate the image accurately, the clustering algorithm is used to optimize the matching effect, and the infinite approximation of feature points is used to complete the image matching of diseases and insect pests. To diagnose the types of pests and diseases. After matching the uploaded image with the image of the rule base of the Web server, the matching result information of disease and insect pests can be generated. The information can be received through the Android intelligent system, and finally fed back to the mobile phone client of the farmer. It is found that the diagnosis system of maize diseases and insect pests can effectively match the types of diseases and insect pests from multiple images, the matching success rate is high, the stability of the system is good, and the system has a good prospect of popularization.
【作者單位】： 河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;焦作師范高等�？茖W(xué)校計算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)項目(152102110161)
【分類號】：S435.13;TP391.41

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3 黃e，

本文編號：2333771