基于主成分分析和神经网络的水稻病害识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN201610281122.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN105938564A | 公开（公告）日 | 2016-09-14 |
| 申请公布号 | CN105938564A | 申请公布日 | 2016-09-14 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06K9/40(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/54(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 韩强;李淼;张健;高会议;董俊;陈雷;袁媛 | 申请（专利权）人 | 无锡中科智能农业发展有限责任公司 |
| 代理机构 | 合肥天明专利事务所 | 代理人 | 无锡中科智能农业发展有限责任公司 |
| 地址 | 214000 江苏省无锡市锡山区无锡现代高科技农业示范园 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于主成分分析和神经网络的水稻病害识别方法，包括：获取水稻病害图像数据，并进行图像预处理；进行视觉显著性检测，从显著图序列中寻找到理想病斑轮廓的水稻病害图像；对水稻病害图像从颜色、形态和纹理这三个方面提取特征，进行差异性分析和主成分分析，找到不同的特征组合；对不同的特征组合进行机器学习模型的构建，将预测结果反馈至客户端。本发明还公开了一种基于主成分分析和神经网络的水稻病害识别系统。本发明通过采集图像信息，并将该图像通过网络传输给服务器端，通过服务器端对所采集的组培图像进行预处理和病斑检测，并根据检测的结果，通过手机短信和信号灯以及PC端，提醒管理人员。 |
