典型文献
基于RF-DS图谱信息融合的孵化早期鸡胚蛋性别无损检测
文献摘要：
针对图像或光谱单一信息检测孵化早期胚蛋性别识别率不高的问题,该研究提出一种随机森林(Random Forest,RF)和证据理论(Dempster-Shafer,D-S)的图谱信息融合的无损检测方法.利用机器视觉和光谱仪分别采集孵化期第4天水平横放的胚蛋信息,在对胚蛋图像和光谱预处理的基础上,提取图像纹理特征和光谱特征,再分别以2类单特征的RF分类结果作为独立证据构造基本概率分配函数,运用D-S证据理论进行决策级融合,根据分类判决门限得出最终的识别结果.试验结果表明,图像和光谱单特征RF模型识别准确率最高分别达78.00％和82.67％,多特征决策融合识别法准确率达到88.00％,其中雌雄识别率分别达到90.00％和86.25％,单个鸡蛋的平均判别用时为2.843 s.结果表明,该光谱-图像信息融合方法可以提高孵化早期胚蛋雌雄识别准确率.
文献关键词：
可见-近红外光谱;机器视觉;胚蛋;性别检测;信息融合;D-S证据理论;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
祝志慧;叶子凡;何昱廷;杨凯;王巧华;马美湖
作者机构：
华中农业大学工学院,武汉 430070;农业部长江中下游农业装备重点实验室,武汉 430070;华中农业大学食品科学技术学院,武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]祝志慧;叶子凡;何昱廷;杨凯;王巧华;马美湖-.基于RF-DS图谱信息融合的孵化早期鸡胚蛋性别无损检测)[J].农业工程学报,2022(18):308-315
A类：
鸡胚蛋,多特征决策融合,性别检测
B类：
RF,DS,信息融合,信息检测,性别识别,识别率,Random,Forest,证据理论,Dempster,Shafer,无损检测方法,机器视觉,光谱仪,孵化期,天水,横放,光谱预处理,图像纹理特征,光谱特征,基本概率分配,分配函数,决策级融合,分类判决,门限,模型识别,识别准确率,最高分,融合识别,雌雄识别,鸡蛋,图像信息,融合方法,近红外光谱
AB值：
0.369178
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