基于图像处理的玉米常见病害识别研究  

作　　者：胡孟娇 吴月 郭兴沛 苏子航 李玉香[1] HU Mengjiao;WU Yue;GUO Xingpei;SU Zihang;LI Yuxiang

机构地区：[1]河北科技师范学院,河北秦皇岛066004

出　　处：《信息技术与信息化》2022年第10期48-51,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：2018年教育部产学合作协同育人项目“基于Python的数据分析与智能开发人才培养实践”(201801037002)、“Python全栈开发人才培养实践”(201802057003)。

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 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S435.131[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]