文献类型：期刊文章

作　　者：周影[1] 房建东[1] 赵于东[2]

Ying ZHOU;Jian-dong FANG;Yu-dong ZHAO(College of Information Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010080,China;Inner Mongolia Autonomous Region Agriculture and Animal Husbandry Information Center,Hohhot 010011,China)

机构地区：[1]内蒙古工业大学信息工程学院,呼和浩特010080 [2]内蒙古自治区农牧业信息中心,呼和浩特010011

出　　处：《机床与液压》

基　　金：supported by the Inner Mongolia Autonomous Region science and technology special project ( 2014MS0619 );the Inner Mongolia Science and Technology project( 20120304)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：104-110

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：计算机应用技术的不断发展加快了各领域人工智能系统的步伐,在农业方面,机器视觉自动除草设备已逐渐成为研究热点。计算机视觉技术是以图像处理为前提,在土壤背景下,准确的识别出农作物与杂草的分布情况,进行有目标性的除草作业,为实现精细农业做出贡献。针对玉米地视觉识草问题,采用颜色、形状、纹理多特征融合技术,利用主成分分析方法进行特征降维,再结合贝叶斯分类算法进行玉米与杂草的识别分类。仿真实验结果表明:此种方法能够实现杂草的有效分类。

关 键 词：杂草 主成分分析 贝叶斯 分类识别  

分 类 号：TP18] TP301.6]