【摘 要】
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为促进农业向精准农业、智慧农业方向发展,针对种业中衡量种子质量的重要指标千粒重,为提高其精确度,提出基于非负矩阵分解与支持向量机的粘连种子分类算法,在利用机器视觉与
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为促进农业向精准农业、智慧农业方向发展,针对种业中衡量种子质量的重要指标千粒重,为提高其精确度,提出基于非负矩阵分解与支持向量机的粘连种子分类算法,在利用机器视觉与图像识别等技术进行种子颗粒计数时,解决种子因严重粘连(经图像预处理、形态学操作等仍粘连)使系统出现误判,导致计数结果误差较大的问题。实验以玉米种子为研究对象,研究3种常见粘连类型。采用基于NMF的方法实现种子粘连图像有效特征的提取,再运用SVM构建多分类器,解决种子粘连类型的三分类问题,最后通过实验验证,该方法的分类准确率为98%。
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