项目（专利）名称 |
基于数学形态学和支持向量机的小麦病害识别算法研究 |
所在院系 |
电气信息工程学院 |
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专利号 |
所属行业 |
农业信息化 |
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负责人 |
刁智华 |
电话 |
15038322562 |
diaozhua@163.com |
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项目简介： 面向小麦多种病害，针对大田复杂背景的处理复杂性特点，本项目进行小麦病害的智能识别系统研究，建立具有高准确率特征的小麦病害图像分割算法理论框架；针对小麦病害在不同颜色空间的特征，研究了小麦病害图像在多种颜色空间的颜色、纹理和形状特征的提取和选择方法，为小麦病害多类识别提供数据支持；针对多种病害识别的特点，提出了基于支持向量机的多类识别算法，以便使高准确率的小麦病害识别系统在实际应用中发挥作用，取得较大的经济效益和社会效益。 |
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技术创新性及指标： 在图像分割阶段保证正确分割率在95%以上，在特征提取阶段能够得到合适的核心特征组合，保证后期病害类别的正确识别。在病害识别方面，保证正确识别率高于90%。 |
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应用领域及效益分析： 可用于农业病害识别和图像处理领域。该项目得到的理论成果和技术成果处于国际先进、国内领先水平，具有很高的应用价值，推广后的社会效益较好，值得大力推广。 |
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合作条件要求：技术转让 |
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备注 |
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