基于SVM的蔗种坏芽检测识别

作者：刘栩廷; 刘姣娣; 王明明; 许洪振; 马静雯

来源：石河子大学学报(自然科学版), 2022, 40(04): 481-486.

DOI：10.13880/j.cnki.65-1174/n.2022.02.015

• 蔗种
• 坏芽识别
• LBP特征
• 颜色特征
• SVM

针对预切种式甘蔗种植需要人工剔除坏芽蔗种的问题，本文基于SVM的蔗种坏芽检测识别方法，设计蔗芽识别剔除系统，以“桂糖44号”蔗种为实验样本，首先对蔗种图像集以HSV颜色空间的H分量进行阈值分割、中值滤波及形态学处理，分割蔗种图像，再进行蔗种图像的颜色特征与LBP特征提取，建立单特征模型与融合特征模型，最后对样本进行特征训练，获得最佳分割超平面，确定SVM分类的决策函数，构建SVM分类模型。模型测试实验结果表明，基于LBP与颜色特征融合的SVM模型识别准确率达94.33%,平均耗时0.714s,均优于卷积神经网络识别模型。本研究结果可为预切种式甘蔗种植机智能识别并剔除坏种提供研究基础。

• 单位
  桂林理工大学