一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别方法

一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别方法

技术类型 : 专利

专利所属地 :中国

公开号 :CN202010643435.3

技术成熟度 :正在研发

转让方式 :技术转让

交易价格:面议

应用领域 : 互联网和相关服务

技术领域 :电子信息

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成果概况
简介
本发明提出一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别方法,识别灰霉病、白粉病、晚疫病3种番茄病害。该方法首先利用相机采集3种番茄病害图像和正常叶片各100张,整理分类;基于k-means初始化GMM模型的聚类算法对病害图像作分割,去除复杂背景;用HSI变换取得病害图像的色度信息,通过调节所需色度范围分割出病斑部位;进一步提取病斑颜色特征、纹理特征等56个,利用ReliefF算法选取47个优良分类特征;利用布谷鸟搜索算法优化神经网络构建番茄CS-BP植株病害识别器,将47个优良分类特征输入其中,可以有效准确识别3种番茄病害,对番茄病害防治具有重要意义。
专利基本信息
专利名称 一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别方法
专利状态 实审 公开号 CN202010643435.3
申请号 CN113989536A 专利申请日期 2020-07-09
专利授权日期 0001-01-01 专利权届满日 -
专利所属地 中国 专利类型 发明
发明人 天津科技大学;
权利人 王秀清,王艳芳,陈琪
专利摘要 本发明提出一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别方法,识别灰霉病、白粉病、晚疫病3种番茄病害。该方法首先利用相机采集3种番茄病害图像和正常叶片各100张,整理分类;基于k-means初始化GMM模型的聚类算法对病害图像作分割,去除复杂背景;用HSI变换取得病害图像的色度信息,通过调节所需色度范围分割出病斑部位;进一步提取病斑颜色特征、纹理特征等56个,利用ReliefF算法选取47个优良分类特征;利用布谷鸟搜索算法优化神经网络构建番茄CS-BP植株病害识别器,将47个优良分类特征输入其中,可以有效准确识别3种番茄病害,对番茄病害防治具有重要意义。