基于LBP-GLCM特征融合的烤烟油分等级预测模型
张富贵1
叶磊1
李德伦2
吴雪梅1
1.贵州大学机械工程学院 贵阳 5500252.贵州省烟草科学研究院 贵阳 550025
摘要：烤烟油分含量评价对烟叶等级的评判具有重要影响,为了对烤烟油分等级进行科学预测,创建烤烟微观纹理与油分含量的关系模型,论文以贵州安顺平坝烟区烤烟样品为研究对象,基于LBP—GLCM(融合灰度共生矩阵与局部二进制模式)特征融合提取烤烟表面纹理特征,结合BP人工神经网络模型,对烤烟油分等级进行预测.结果表明:采用LBP-GL-CM算法结合BP神经网络对烤烟油分等级预测正确识别率为93.33%,模型相关系数为0.91486,可见该算法对于烤烟油分等级预测具有一定的优势.
关键词：微观纹理烤烟油分LBP-GLCM特征融合BP神经网络
分类号：S572(农作物)
论文发表日期：2023-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1524-1528 )
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