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基于機器視覺的農田雜草識別方法 版權信息
- ISBN：9787563971176
- 條形碼：9787563971176 ; 978-7-5639-7117-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于機器視覺的農田雜草識別方法 內容簡介
農田雜草是農業生產的難題，也是困擾農作物生長的基本問題之一。傳統農業中主要采用覆蓋性噴灑除草劑的方式控制和防除雜草，這種粗放式噴灑方式不僅浪費除草劑和人力資源，同時還造成了環境的嚴重污染。精確農業是現代農業的發展方向，是集成了電子、計算機、信息處理、人工智能等高新技術的現代農業技術和管理體系，旨在減少污染，保護生態，實現農業的可持續發展。利用機器視覺和圖像處理技術將雜草從背景中識別出來進行準確定位和變量噴灑農藥、實現雜草控制的自動化和科學化已成為精確變量農作的關鍵技術之一。田間雜草自動識別技術是變量噴灑技術實現的首要問題，更是制約其實現的瓶頸所在，需要從研究新的思路、新的智能模式識別方法及圖像處理新硬件的開發等多方面著手，提高雜草識別的準確性和效率。 本書在總結國內外有關雜草自動化、數字化控制研究成果的基礎上，應用機器視覺、圖像處理、智能優化、模式識別、信息融合和嵌入式平臺實現技術對棉田雜草的識別技術進行了基礎性研究，以期能夠對我國農田雜草自動防控的研究與實現提供一些技術上的支持。
基于機器視覺的農田雜草識別方法 目錄
第1章 緒論
1.1 雜草識別研究的背景與意義
1.2 雜草識別研究現狀及存在的問題
1.3 雜草識別智能化
1.4 嵌入式雜草防除系統
1.5 研究內容與創新點
第2章 基于雙目視覺的立體匹配
2.1 引言
2.2 雙目立體視覺原理
2.3 雙目立體視覺系統
2.4 圖像角點特征檢測
2.5 攝像機標定
2.6 基于角點特征的雙目匹配
2.7 實驗研究
2.8 本章小結
第3章 雜草與作物圖像處理
3.1 引言
3.2 顏色模型
3.3 實驗裝置
3.4 圖像預處理
3.5 圖像閾值化分割
3.6 形態學處理
3.7 交疊葉片的分割處理
3.8 本章小結
第4章 雜草與作物特征提取
4.1 引言
4.2 顏色特征提取
4.3 形態特征提取
4.4 紋理特征提取
4.5 本章小結
第5章 雜草特征選擇與識別
5.1 引言
5.2 特征選擇與分類器
5.3 蟻群優化算法
5.4 基于ACO的形態特征選擇
5.5 不同雜草形狀特征優化研究
5.6 本章小結
第6章 基于信息融合的多特征雜草識別
6.1 引言
6.2 信息融合
6.3 D-S證據理論
6.4 雜草識別模型
6.5 雜草識別實驗
6.6 本章小結
第7章 雜草識別算法實現
7.1 引言
7.2 嵌入式系統概述
7.3 基于DSP的算法實現
7.4 耗時算法的硬件實現
7.5 本章小結
第8章 結束語
8.1 結論
8.2 研究展望
參考文獻
1.1 雜草識別研究的背景與意義
1.2 雜草識別研究現狀及存在的問題
1.3 雜草識別智能化
1.4 嵌入式雜草防除系統
1.5 研究內容與創新點
第2章 基于雙目視覺的立體匹配
2.1 引言
2.2 雙目立體視覺原理
2.3 雙目立體視覺系統
2.4 圖像角點特征檢測
2.5 攝像機標定
2.6 基于角點特征的雙目匹配
2.7 實驗研究
2.8 本章小結
第3章 雜草與作物圖像處理
3.1 引言
3.2 顏色模型
3.3 實驗裝置
3.4 圖像預處理
3.5 圖像閾值化分割
3.6 形態學處理
3.7 交疊葉片的分割處理
3.8 本章小結
第4章 雜草與作物特征提取
4.1 引言
4.2 顏色特征提取
4.3 形態特征提取
4.4 紋理特征提取
4.5 本章小結
第5章 雜草特征選擇與識別
5.1 引言
5.2 特征選擇與分類器
5.3 蟻群優化算法
5.4 基于ACO的形態特征選擇
5.5 不同雜草形狀特征優化研究
5.6 本章小結
第6章 基于信息融合的多特征雜草識別
6.1 引言
6.2 信息融合
6.3 D-S證據理論
6.4 雜草識別模型
6.5 雜草識別實驗
6.6 本章小結
第7章 雜草識別算法實現
7.1 引言
7.2 嵌入式系統概述
7.3 基于DSP的算法實現
7.4 耗時算法的硬件實現
7.5 本章小結
第8章 結束語
8.1 結論
8.2 研究展望
參考文獻
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