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摘要:
自動(dòng)化除草是現(xiàn)代精確農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。已有的自動(dòng)化除草解決方案中普遍存在魯棒性不強(qiáng)、過(guò)度依賴大量樣本等問(wèn)題,針對(duì)上述問(wèn)題,本研究提出了基于圖像處理多算法融合的田間雜草檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)了一套田間雜草自動(dòng)識(shí)別算法。**通過(guò)設(shè)置顏色空間的閾值從圖像中分割土壤背景。然后采用面積閾值、模板匹配和飽和度閾值三種方法對(duì)作物和雜草進(jìn)行分類。*后基于投票的方式,綜合權(quán)衡上述三種方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)作物和雜草的精準(zhǔn)識(shí)別與定位。以大豆田間除草為對(duì)象進(jìn)行了試驗(yàn)研究,結(jié)果表明,使用融合多圖像處理算法的投票方法進(jìn)行作物和雜草識(shí)別定位,雜草識(shí)別平均錯(cuò)誤率為1.79%,識(shí)別精度達(dá)到98.21%。相較單一的面積閾值、模板匹配和飽和度閾值方法,基于投票權(quán)重識(shí)別雜草的精度平均提升5.71%。同時(shí),針對(duì)復(fù)雜多變的農(nóng)業(yè)場(chǎng)景,進(jìn)行了存在雨滴和陰影干擾的魯棒性測(cè)試,實(shí)現(xiàn)了90%以上的作物識(shí)別結(jié)果,表明本研究方法具有較好的適應(yīng)性和魯棒性。本研究算法可為智能移動(dòng)機(jī)器人除草作業(yè)等智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用提供技術(shù)支持。
序號(hào) | 檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn) | 檢測(cè)對(duì)象 | 檢測(cè)項(xiàng)目 | |
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1 | 豚草屬檢疫鑒定方法 | 雜草 | 三裂葉豚草 |
1、項(xiàng)目招投標(biāo):出具權(quán)威的第三方CMA/CNAS資質(zhì)報(bào)告;
2、上線電商平臺(tái)入駐:質(zhì)檢報(bào)告各大電商平臺(tái)認(rèn)可;
3、用作銷售報(bào)告:出具具有法律效應(yīng)的檢測(cè)報(bào)告,讓消費(fèi)者更放心;
4、論文及科研:提供專業(yè)的個(gè)性化檢測(cè)需求;
5、司法服務(wù):提供科學(xué)、公正、準(zhǔn)確的檢測(cè)數(shù)據(jù);
6、工業(yè)問(wèn)題診斷:驗(yàn)證工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)問(wèn)題排查和修正;
1、電話溝通、確認(rèn)需求;
2、推薦方案、確認(rèn)報(bào)價(jià);
3、郵寄樣品、安排檢測(cè);
4、進(jìn)度跟蹤、結(jié)果反饋;
5、出具報(bào)告、售后服務(wù);
6、如需加急、優(yōu)先處理;
1、檢測(cè)行業(yè)全覆蓋,滿足不同的檢測(cè);
2、實(shí)驗(yàn)室全覆蓋,就近分配本地化檢測(cè);
3、工程師一對(duì)一服務(wù),讓檢測(cè)更精準(zhǔn)
4、免費(fèi)初檢,初檢不收取檢測(cè)費(fèi)用
5、自助下單 快遞免費(fèi)上門(mén)取樣;
6、周期短,費(fèi)用低,服務(wù)周到;
7、擁有CMA、CNAS、CAL等權(quán)威資質(zhì);
8、檢測(cè)報(bào)告權(quán)威有效、中國(guó)通用;