【摘 要】
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为了提高基于计算机视觉的作物含水量检测方法的实用性,提出移动互联网图像处理模式,前端手机负责作物叶片图像采集和结果显示,后台服务器运行图像分析和检测算法.采用同
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥 230036
【出 处】
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长三角“物联网与现代农业”研究生学术论坛
论文部分内容阅读
为了提高基于计算机视觉的作物含水量检测方法的实用性,提出移动互联网图像处理模式,前端手机负责作物叶片图像采集和结果显示,后台服务器运行图像分析和检测算法.采用同态滤波-MSR组合算法消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,提取颜色和纹理等多种特征,并运用主成分分析和回归方法建立水分检测模型.以玉米为对象进行测试,结果表明平均相对误差为3.6454％,方差为2.1214,系统运行正常.该方法可便捷获取图像,实时获得检测结果,检测误差在可接受范围之内,且后台算法更新和扩展对用户是透明的,适合农民和农技人员使用.
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