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基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究的中期报告.docx

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基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究的中期报告一、研究背景稻飞虱是稻田中常见的病虫害,对稻作的产量和品质有着严重的影响。传统的稻飞虱监测方法需要专业人员在田间走动,检查稻田中是否存在虫害,工作量大且耗费时间,对于防治稻飞虱具有一定难度。而基于机器视觉技术的稻飞虱现场识别技术,可以实现对稻田中稻飞虱的自动识别和监测,提高虫害防治的效率和准确性,具有较高的实用价值。二、研究目的和意义本研究旨在针对稻田中常见的稻飞虱,设计并实现基于机器视觉的现场识别技术,实现对稻飞虱的自动监测和预警,提高防治稻飞虱的效果,为稻田生产提供支持。三、:利用数字相机采集稻田中的稻飞虱图像,建立虫害图像库。:对采集的虫害图像进行预处理,包括去噪、图像增强、二值化等,使其更利于识别。:利用特征提取算法提取稻飞虱的特征信息,比如尺寸、颜色、纹理等,以此对各类虫害进行分类和识别。:利用机器学****算法对特征提取所得的数据进行分类和识别模型的训练,以提高识别的准确性和鲁棒性。:基于以上步骤设计并实现稻飞虱现场识别系统,能够自动检测识别出稻田中的虫害信息,并进行相应的处理和预警。四、,现已拥有稻飞虱的大量图像数据。,包括去噪、图像增强、二值化等,能够优化图像的质量,更利于后续的识别。,并从虫害图像中提取出了多个特征,如颜色、尺寸等,为后续的分类和识别奠定了基础。,使用机器学****算法对稻飞虱进行分类和识别,能够实现高效、准确的识别。,能够实现自动识别和预警。五、研究展望本研究将进一步完善现场识别系统的功能和性能,尝试引入更多的特征提取算法和机器学****算法,提高识别系统的准确性和鲁棒性,使其能够应用于更为广泛的田间环境中,为农业生产提供更为精准的支持。