摘要
本发明涉及数据分析领域,尤其涉及基于大数据的荔枝生产态势数据分析方法及系统,方法包括:获取荔枝植株的叶片图像,将叶片图像进行空间转换得到hsv颜色空间图像,沿中轴线延伸方向构建多条采样线;在hsv颜色空间图像中,获取每条采样线中每个像素点的色调值;将采样线的色调值映射至坐标系内得到每条采样线的色调曲线;计算色调曲线中的极值点和拐点;计算每条采样线的特征值;在相邻两条采样线之间添加多条辅助线;将得到的采样线和辅助线的特征值进行异常检测,当检测结果存在异常特征值,表明荔枝生产态势较差。本发明通过对特征值进行异常检测,从而能够及时发现病虫害,通过构建的辅助线提高了病虫害识别的准确性。
技术关键词
数据分析方法
荔枝
特征值
辅助线
大数据
像素点
DTW算法
曲线
计算机程序指令
图像
极值
叶片
数据分析系统
坐标系
夹角余弦
病虫害
颜色
存储器
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
异常检测方法
中央控制模块
异常检测装置
广义特征值
重构误差
页岩油
页岩样品
评价数学模型
评价方法
成分分析
可见光图像
电力设备
图像配准方法
特征点
像素点
孤岛电网
综合评估方法
储氢技术
综合评价指标体系
表达式
监控视频行人
轨迹重建方法
视频监控系统
融合时空特征
采样点