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稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法，通过贝叶斯决策方法建立识别分类器，识别正确率达到88．3％以上。
基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究
【摘 要】
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稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品
【机 构】
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江苏大学生物与环境工程学院
【出 处】
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江苏大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年2期
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郑某某：女，27岁。2000年2月28日由于卵巢肿瘤收住院。在完善各项检查后，于3月2日在连续硬膜外麻醉下行右侧输卵管切除术。手术顺利，术毕安返病房。医嘱给09％生理盐水500ml、氨苄