公开(公告)号：CN103870816B

公开(公告)日：2016-11-23

申请号：CN201410116111.9

申请日：2014-03-26

Applicant: 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

Inventor： 王兆滨 ,  张耀南 ,  孙晓光 ,  马义德 ,  祝英 ,  康建芳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/60

Abstract: 本发明公开了一种识别率高的植物识别方法及装置，该方法具体做法是首先由图像采集单元采集植物器官数字图像作为测试样本，再对样本进行预处理以获得灰度图像，然后使用脉冲耦合神经网络对灰度图像进行特征提取，进而获得能够反映该灰度图像的熵序列；将熵序列作为主要特征，以形态特征为辅助特征，借助支持向量机分类器，可以获得较高的植物识别率。本发明方法可实现对大样本数据（待区分的植物种类较多）简单、精确的识别，识别率高，具有较强的适应性，对现有数据库验证准确率可达98%以上。

公开(公告)号：CN103870816A

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201410116111.9

申请日：2014-03-26

Applicant: 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

Inventor： 王兆滨 ,  张耀南 ,  孙晓光 ,  马义德 ,  祝英 ,  康建芳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/60

Abstract: 本发明公开了一种识别率高的植物识别方法及装置，该方法具体做法是首先由图像采集单元采集植物器官数字图像作为测试样本，再对样本进行预处理以获得灰度图像，然后使用脉冲耦合神经网络对灰度图像进行特征提取，进而获得能够反映该灰度图像的熵序列；将熵序列作为主要特征，以形态特征为辅助特征，借助支持向量机分类器，可以获得较高的植物识别率。本发明方法可实现对大样本数据（待区分的植物种类较多）简单、精确的识别，识别率高，具有较强的适应性，对现有数据库验证准确率可达98%以上。