基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dajianshi

【摘要】

：

针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题,该研究提出了一种结合人工免疫网络(aiNet)与支持向量机(SupportVectorMachine)的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点,对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明,该研究提出的方法在分选识别率上达到了97.4%,时间平均值为600 ms,证

【作者】

：

李昕陈泽君李立君谭季秋吴发展

【机构】

：

湖南省林业科学院,中南林业科技大学机电工程学院,湖南工程学院机械工程学院,株洲丰科林业装备科技有限责任公司

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年22期

【关键词】

：

图像处理图像识别油茶果分选多特征免疫算法 SVM image processing image recognition Camellia fruit

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2016YFD0702100),湖南省重点研发计划(2016NK2142),湖南省重点研发计划项目(2018NK2065)

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