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针对规模化种植农作物的病变判断问题,本文利用机器视觉技术,提出了表面多特征决策融合的农作物病变判断算法。采集多张农作物叶片的图像,对每一张叶片分别通过不同算法提取表面特征;设置特征权重,将不同特征结合起来判断该叶片出现病变的可能性;并对所有的叶片的结果采用大多数投票决策法对该区域病变情况进行判断。与人工判断方式相比,本文算法减少了工作量,同时可以实现农作物病变的有效预警。