基于多层次手工特征提取技术的各种水植物疾病的增强分类系统
Yasmin M Alsakar1, Nehal A Sakr1, Mohammed Elmogy2
1Information Technology Department, Faculty of Computers and Information, Mansoura University, Mansoura, 35516, Egypt.
Scientific reports
|December 23, 2024
概括
这项研究引入了一种自动化系统,用于通过图像处理和深度学习来检测大米植物叶病. 这种新的特征融合方法实现了高精度,改进了传统的基于专家的诊断.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 米是全球重要的作物,易患许多疾病.
- 传统的疾病检测方法是劳动密集型的,依赖于专家知识.
- 图像处理和深度学习方面的进步为农业提供了自动化解决方案.
研究的目的:
- 开发一种用于检测和分类大米植物叶病的自动化系统.
- 通过融合多种特征提取技术来提高疾病检测的准确性.
- 为手动疾病诊断提供一种高效可靠的替代方案.
主要方法:
- 图像获取大米植物叶的图像.
- 预处理包括数据增强和对数转换.
- 使用颜色对应图 (CC) 和多级多通道本地二进制模式 (MCLBP) 的特征提取.
- 通过连接CC和MCLBP特征进行特征融合.
- 使用一对一支持向量机器 (SVM) 进行分类.
主要成果:
- 拟议的系统在基准数据集上实现了高分类准确率:99.53%,99.4%和99.14%.
- 功能融合方法有效地结合了颜色和纹理信息,改善了歧视.
- 与现有的最先进的方法相比,该系统表现出了有前途的性能.
结论:
- 开发的系统提供了一个准确和有效的方法来检测大米叶病.
- 使用融合特征的自动疾病诊断可以显著帮助农业实践.
- 这种方法有可能在作物监测和管理中得到广泛应用.
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