摘要
本申请涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统,该方法包括:提取病害叶片灰度图像的闭合边缘轮廓,获得每个闭合边缘轮廓的轮廓骨架;基于每个轮廓骨架的图形特征,获取待识别区域,分析骨架轮廓边缘以及内侧像素点的梯度幅值的分布、骨架轮廓外侧像素点的梯度幅值分布,得到每个待识别区域的边缘过渡值;基于每个待识别区域的骨架轮廓所有边缘像素点的梯度幅值的整体分布特征,得到每个待识别区域的边缘能量值;确定每个待识别区域的边缘区分值,得到每个待识别区域的病害识别结果。本申请旨在提升对枣褐斑病、枣灰斑病的识别能力,提高病害检测的识别精度。
技术关键词
病虫害识别方法
像素点
轮廓边缘
边缘轮廓
幅值
分布特征
计算机视觉技术
深度学习模型
元素
褐斑病
识别系统
叶片
处理器
直方图
图像
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
侧信道分析方法
遗传算法
非线性
轻量级密码算法
查找表
脉冲检测方法
采样率
滤除工频干扰
QRS波
电信号
防腐涂层
阈值分割算法
太赫兹时域光谱系统
时域光谱成像
代表
电子商务平台管理方法
童鞋
足部轮廓
动态权重分配
足部结构