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基于图像处理的玉米常见病害识别研究
文献摘要：
互联网技术、大数据及云计算技术发展背景下,对于玉米农作物常见病虫害的识别,可以在传统玉米图像照片拍摄与识别方法的基础上,引入基于数据增强、迁移学习的粒子群优化算法,处理玉米叶部的灰度图像、病斑纹理、噪声信息,并提取玉米叶部病斑的形状、颜色、纹理、发病区域面积等特征信息.文章通过围绕RGB、HSI的玉米叶颜色坐标分量,构建玉米叶部病害图像处理与识别系统,对存在的玉米大斑病、灰斑病、小斑病、叶枯病、锈病等主要病害进行识别.
文献关键词：
图像处理;玉米作物;常见病害;识别
中图分类号：
作者姓名：
胡孟娇;吴月;郭兴沛;苏子航;李玉香
作者机构：
河北科技师范学院 河北秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]胡孟娇;吴月;郭兴沛;苏子航;李玉香-.基于图像处理的玉米常见病害识别研究)[J].信息技术与信息化,2022(10):48-51
A类：
B类：
常见病害,病害识别,大数据及云计算,云计算技术,常见病虫害,数据增强,迁移学习,粒子群优化算法,灰度图像,斑纹,声信,病区,区域面积,特征信息,RGB,HSI,色坐标,玉米叶部病害,病害图像,识别系统,玉米大斑病,灰斑病,小斑病,叶枯病,锈病,主要病害,玉米作物
AB值：
0.433436
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