论文摘要
针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李佳,吕程序,苑严伟,李亚硕,伟利国,秦秋生
关键词: 秸秆,自动识别,快速傅里叶变换,支持向量机,多尺度占比滤波
来源: 农业工程学报 2019年20期
年度: 2019
分类: 农业科技,信息科技
专业: 农作物,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国农业机械化科学研究院
基金: 江苏省现代农业装备与技术协同创新中心开放基金(4091600016),国家重点研发计划(2017YFD0700601,2018YFF0213603)
分类号: TP391.41;TP181;S513
页码: 194-201
总页数: 8
文件大小: 2988K
下载量: 160
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