基于图像处理的玉米常见病害识别研究
胡孟娇
吴月
郭兴沛
苏子航
李玉香
河北科技师范学院 河北秦皇岛 066004
摘要：互联网技术、大数据及云计算技术发展背景下,对于玉米农作物常见病虫害的识别,可以在传统玉米图像照片拍摄与识别方法的基础上,引入基于数据增强、迁移学习的粒子群优化算法,处理玉米叶部的灰度图像、病斑纹理、噪声信息,并提取玉米叶部病斑的形状、颜色、纹理、发病区域面积等特征信息.文章通过围绕RGB、HSI的玉米叶颜色坐标分量,构建玉米叶部病害图像处理与识别系统,对存在的玉米大斑病、灰斑病、小斑病、叶枯病、锈病等主要病害进行识别.
关键词：图像处理玉米作物常见病害识别
资助基金：教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目(Python;201801037002)Python全栈开发人才培养实践(Python;201802057003)
论文发表日期：2022-10-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-51 )