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题名杜鹃花各生长期识别与监测研究
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作者
裴晓芳
胡敏
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机构
南京信息工程大学滨江学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《电子科技》
2021年第1期17-22,共6页
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基金
国家自然科学基金(61601229)
南京信息工程大学滨江学院课题(2019BJYNG006)。
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文摘
针对传统BoF算法缺乏空间信息的问题,文中提出一种改进式BoF算法,并将其应用于杜鹃花各生长期识别与病虫害监测问题。该算法在基于LAB的颜色特征中融入有序的空间信息,形成了新的空间颜色聚合特征来代替传统颜色直方图,有效解决了颜色特征变化尺度小的问题。该算法提取SURF特征代替原有的SIFT特征,通过一种多类特征学习算法融合颜色特征和SURF特征实现图像分类,并通过进一步分析叶片特征来快速识别杜鹃花植株的生长期与病害。经过仿真得知,基于LAB的颜色聚合向量的改进式BoF模型识别率达到了90.6%,较传统颜色直方图的图像分类方法图像检索速度增加3倍,更容易实现特征融合。
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关键词
改进式bof算法
空间颜色聚合特征
SURF
LAB
多类特征学习
叶片特征
特征融合
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Keywords
improved bof algorithm
spatial color aggregation feature
SURF
LAB
multi-class feature learning
leaf features
feature fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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