基于压缩感知理论的杂草种子分类识别
基于光学和微波遥感数据的普洱市思茅区森林植被分类
我国森林资源结构复杂、分布广泛、类型多样。
遥感具有大尺度、多时相、连续观测的特性，可作为森林资源信息获取及动态变化监测的有效手段。
自20世纪70年代美国宇航局发射第1号地球资源卫星（Landsat 1）后，逐步开始了利用遥感技术进行森林植被分类、植被信息提取的研究。
新型遥感平台及传感器的出现，促进了遥感技术的快速发展，航空航天乃至地面成像传感器的时空分辨率不断提高[1]，遥感数据的获取能力不断增强[2]，遥感技术正向着“三多”（多传感器、多遥感平台、多方位）“四高”（高空间分辨率、高光谱分辨率、高时相分辨率、高辐射分辨率）方向发展[3]。
马浩然等[4]、王婷等[5]，分别选取QuickBird 、ZY-3遥感数据，结合不同方法开展森林植被分类研究；周小成等[6]采用多特征优选方法对无人机可见光遥感林分类型进行分类；杨丹等[7]探讨了U-Net 模型在多时相Landsat 8影像上的森林植被分类效果；Churches 等[8]基于2010、2011年的Landsat TM 影像，对海地的森林植被分类；Ke 等[9]将QuickBird 数据与低密度LiDAR 数据协同，验证了多数据源的森林分类精度高于单一数据源；Chang 等[10]将合成孔径雷达和多光谱数据融合，展现了多源遥感数据融合后提高森林类型分类精度的优势；向海燕等[11]选取Landsat8-OLI 和Sentinel-1A 数据，余笑之[12]整合ZY-3、Sentinel-2MSI 、Landsat8-OLI 数据，探寻多源遥感数据在地物识别分类中的潜力。
本文以云南省普洱市思茅区为研究区，选取2016年相同时相的Landsat 8光学遥感数据和Sentinel-1微波遥感数据为数据源，结合2016年云南省森林资源现地调查数据，参考森林资源监测技术标准和高分辨率遥感图像分析等相关理论[13]，通过对比不同影像融合方法、植被分类方法的分类精度，探索多源遥感数据在森林植被分类上的优势，为基于多元遥感数据的森收稿日期：2021-12-21基金项目：云南省科技厅重大科技专项（202002AA100007-015）。
基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法_李文勇
(( I R (i, j ) I MRGB (i, j ))2 ( I G (i, j ) I MRGB (i, j ))2 ( I B (i, j ) I MRGB (i, j )) 2 )
15 N PW
( i , j )PW
虫中 23 只个体大小、姿态进行标准化处理以增强 特征提取效果，然后利用数字识别系统对活飞蛾进 Wang 等在目级昆虫开发了一个 行自动识别研究[5]。 昆虫图像自动识别系统，收集了来自 9 目 225 种昆 虫图像，人工将昆虫位置放好，将不完整的、粘连 在一块昆虫进行剔除，方便特征的自动提取[6]。邱 道尹等设计了一种基于机器视觉的害虫检测系统， 通过自动诱集并调整害虫姿态，以提取出的周长、 不变矩等特征，运用神经网络分类器对常见的 9 种 害虫进行分类[7]。 Wen 等[8-9]利用基于图像的方法对果树害虫进行 了基于全局特征和局部特征的害虫识别， 并指出害虫 存在多姿态，增加了害虫识别的难度。吕军等[10-11] 针对害虫正面和反面 2 种姿态进行了基于模板匹配 的多目标水稻灯诱害虫识别方法研究，但是野外害 虫还存在其他姿态样式 （躯干正反、 翅膀伸缩各异、 倾斜） 。在模式识别方面，近年来支持向量机 （support vector machine，SVM）在农业图像分析 和处理中得到了很广泛的应用[12-15]，尤其是针对样 本 集 较 小 的情 况 下 ， 分类 效 果 比 人工 神 经 网 络 （artificial neural network，ANN）更加有效[16-17]。 而且针对多类识别问题，可以在标准二分类支持向 量机的基础上构建多分类支持向量机（ multi-class support vector machine，MSVM）进行多类目标的 分类。 综上所述，目前大部分研究都是基于害虫标本
基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究
基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究摘要：本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。
杂草是农业生产中的主要问题之一，对作物产量和品质造成严重威胁。
传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。
而近年来，深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力，为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。
本文将首先介绍传统的杂草识别方法，然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用，以及深度学习方法相较于传统方法的优势。
关键字：机器视觉、深度学习、杂草识别、目标检测、农业智能化一、杂草识别技术与方法（一）传统的杂草识别方法传统的杂草识别方法主要基于计算机视觉技术，包括图像处理、特征提取和分类算法等。
这些方法通常需要手动设计特征来表示杂草的形态和纹理等信息。
然而，由于杂草的外形和颜色差异巨大，手动提取适用于所有杂草种类的有效特征变得十分困难。
此外，传统方法的分类准确率受到光照、阴影和图像噪声等因素的影响，难以满足复杂多变的农田环境需求。
（二）深度学习在杂草识别中的应用深度学习作为一种基于神经网络的机器学习技术，在杂草识别领域取得了显著的进展。
首先，深度学习模型具备强大的表征学习能力，能够自动从原始图像数据中学习到高层次的特征表示，克服了传统方法中手动特征设计的缺陷。
其次，卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用于图像识别任务的模型，其卓越的特征提取能力使其在杂草识别中表现出色。
此外，随着深度学习模型的不断发展和优化，如ResNet、Inception等，其识别准确率得到了进一步提升。
深度学习方法在杂草识别中的应用不仅限于单一图像识别，还包括目标检测、实例分割等领域。
通过目标检测技术，可以实现对农田中杂草的自动定位和识别，为后续的精确除草提供指导。
此外，深度学习还可结合多光谱图像、红外图像等数据源，进一步提高杂草识别的准确率和鲁棒性。
二、杂草图像数据集构建杂草图像数据集的构建是基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究的关键步骤之一。
储粮害虫实仓在线检测识别技术研究现状与展望
2021 年4月 第46卷 第2期
粮食科技与经济
Grain Science And Technology And Economy
Apr. 2021 Vol.46, No.2
储粮害虫实仓在线检测识别技术研究现状与展望
钱志海，张 超，付松林
（广西中储粮仓储设备科技有限公司，广西 南宁 530022）
摘要：害虫检测是粮食保管重要工作内容之一，为储粮害虫防治决策提供科学依据。与传统的检测方法相比，
成电讯号，通过电子过滤器把昆虫发声的频率与环 境声音的频率分开，根据音程的百分比和音程数量 的多少来分辨昆虫的种类和数量，甚至可以检测到 在粮食样品内部取食的害虫。基于声信号的储粮害 虫检测法凭借其环保、无损、快速、灵敏度高等优 点，日渐受到重视。从早期使用单一传感器检测粮 虫的振动或声信号，到使用传感器阵列、碰撞声发 射及声谱库等，储粮害虫声检测法逐渐成熟。 3.2 储粮害虫声检测方法新进展
2 基于图像识别的实仓在线监测技术
图像识别技术是人工智能的重要领域之一，是 指对图像进行对像识别，以识别各种不同模式的目 标和对像的技术。基于图像识别的实仓在线监测技 术的主要原理就是利用现代图像采集技术，得到粮 仓中害虫的图片信息，然后通过现代图像识别技术 从获取的图片信息中提取出害虫的特征，再通过算 法的优化识别并对不同害虫进行计数。目前，国内 外对基于图像识别的实仓在线监测技术开展了大量 研究，研究内容主是害虫图像分割、害虫图像特征 提取、害虫识别和在线监测系统开发 4 个方面，主 要难点是特征提取识别和在线监测。 2.1 静态图像识别检测方法
遥感测绘论文题目GIS测绘学论文题目测绘工程论文题目选题大全毕业论文开题报告参考文献
耕地土壤有机质与速效氮磷钾含量高光谱遥感反演研究 经验模态分解在高光谱遥感数据处理中的应用 面向对象的高分辨率遥感影像的分割与分类研究 多极化星载 SAR 森林覆盖变化检测方法研究 多特征融合的遥感影像变化检测方法研究 近 30 年上海海岸带土地利用变化分析与建模预测 基于矩阵对数累积量和非局部均值方法的极化 SAR 噪声抑制 基于高光谱数据的最大羧化速率遥感定量反演 高分辨率遥感影像道路网提取及变化检测 基于高分辨率遥感影像的城区建筑物提取方法研究 基于高分辨率遥感影像的团场小城镇土地利用变化分析与预测研究 面向对象的草原植被参数反演方法及应用 基于多特征的面向对象高分辨率遥感图像分类 定标缺失情况下的高光谱图像分类研究 基于多波段多极化 SAR 数据的草原地表土壤水分反演方法研究 粒子群优化算法在多时相遥感影像变化检测中的应用研究 基于 Sentinel-1 和 Landsat 8 数据的潮间带盐沼湿地分类研究 高分辨率遥感影像面向对象的绿地信息提取方法研究 基于 HJ-1A HSI 高光谱遥感数据的湟水流域典型植被分类 多源遥感图像融合技术研究 基于 CVA 与光谱解混的高光谱图像变化检测研究 小麦茎基腐与全蚀病高光谱遥感识别研究 基于 Sentinel-1 的近岸海表风场反演研究 雷达卫星 TerraSAR-X 精准测距高原湿地水位反演研究 基于数据挖掘技术的航摄影像土地利用变化检测研究 基于深度神经网络的遥感图像变化检测 基于多空间分辨率遥感数据的山区土地利用/土地覆被分类及变化检测 基于图谱理论的遥感图像分类方法研究 高光谱遥感协同处理黑刺沟岩矿蚀变信息方法研究 基于多核学习的高光谱遥感影像分类方法研究
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基于随机森林法的农作物遥感识别方法研究
基于随机森林法的农作物遥感识别方法研究作者：包珺玮于利峰乌兰吐雅来源：《河南农业·综合版》2020年第12期科技迅速发展，农业遥感技术用于农业资源监测已成为当今人们研究和应用的热点。
传统的农业信息获取方式往往采用统计汇总，以行政区域为统计单位，逐级统计汇总，需要投入大量的人力、财力，而统计结果时效性差、干扰因素多。
遥感技术具有监测范围广、时效性强、信息量大、成本低、数据及时准确等特点，被广泛应用于农情监测中，为农业产业规划、乡村振兴提供了科技支撑。
随着遥感影像数据源的不断丰富，高分辨率影像已广泛应用于大范围农作物面积的提取研究。
自2015年6月欧空局成功发射Sentinel-2A以来，因其影像覆盖范围大、分辨率高、光谱信息风度等优势被广泛应用于土地覆盖分类、农作物识别、物种分类等领域，取得了很好的效果。
朱琳利用Sentinel-2A多源遥感数据进行了农作物分类和面积的提取研究，取得了不错的效果，分类精度及Kappa系数都比光学遥感分类结果好。
王蓉等利用Sentinel-2A影像结合DEM高程模型提取雨养区和灌溉区的冬小麦种植面积，Sentinel-2A影像对冬小麦提取效果明显。
农作物面积提取是农作物估产、长势等农情信息分析的基础，如何提高农作物提取的准确性，改善分类时效性就显得尤为重要。
随机森林法作为一种集成学习方法，具有高效、灵活、准确、选择能力强等特点，被广泛应用于中高分辨率影像分类中。
黄春燕等基于Sentinel-2A数据，采用机器学习法以地块特征基元为基本单元，提取农作物分类信息，有效解决了“椒盐”效应，提高了农作物分类精度。
雷小雨等利用随机森林法结合构建差值特征对南方水稻种植面积进行提取，改善了水稻面积的提取精度。
王娜等利用单变量特征和随机森林法进行苏北地区主要农作物识别和提取，有效降低了数据冗余，提高了农作物的分类精度。
因此，如何利用遥感数据源、特征变量及面积提取算法模型提高分类精度已成为农作物识别的主要研究内容。
杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别研究
杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别研究赵文仓 王军欣 曹海青（青岛科技大学自动化与电子工程学院 青岛 266042）摘 要 本文在杂草种子生物稳定遗传特征的基础上针对杂草种子进行了视觉不变特征提取的研究，首先分析了杂草种子和种脐的形状特征，提取了具有视觉不变性的16个特征值；然后利用BP 神经网络实现了杂草种子的识别；最后分析了其特征维数的变化与识别率、识别时间的关系。
实验结果显示,提出的特征具有较好的视觉不变性，基于该方法能够快速地对杂草种子进行检测，并且具有较高的识别率。
关键字：杂草种子、视觉不变性、特征提取、生物稳定遗传特征0 引言杂草对农业生产的危害触目惊心。
全世界每年都会因草害致使农作物减产，造成巨大损失。
我国在农业生产水平上的损失也相当严重。
加强和提高对杂草种子检疫鉴定手段和方法，以符合和适应检疫鉴定准确、快速之要求，至关重要[1]。
目前，国内外对种子形态特征的研究已经达到了较好的识别效果，Zayas 等在对样本中小麦和非小麦的图像识别中，采用了两种模式识别方法:用多元判别分析识别小麦、非小麦及杂草种子，但由于选用的参数不全是旋转不变的，所以需要手工按一定方向摆好颗粒，增加了工作的负担；龙满生等人以玉米苗期杂草为研究对象，用形状因子：长宽比、圆度、第一不变矩识别玉米和杂草，采用BP 神经网络识别杂草种子幼苗和杂草,但实验结果显示对杂草种子幼苗与杂草的识别率仅为87.5%和93.0%[2]。
杂草种子的分布极为广泛，可以生长在各种不同的环境中，但研究限于开花物候、繁殖系统、花期以及交配方式等方面。
近年来对杂草种子视觉不变性的研究比较少，还没有系统的讨论杂草种子的特征维数对识别有效性的研究。
并且每种杂草种子都具有自身的生殖生态学特点来适应不同的生境。
杂草种子的形状特征是进行分类识别的重要依据，本文提取了杂草种子的9个形状特征和HU 不变矩的7个特征，这16个特征不仅具有可区别性、可靠性、独立性、数目小等特点，同时具有平移、尺度和旋转不变性。
基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别
目前 ， 自动识 别 杂草 的方 法 主 要 有计 算 机 图像 识 别 法 和光 谱 分 析 法 。计 算 机 图像 识 别 法 主 要 利 用 杂 草 的颜 色 、 形 状 和 纹 理 特 征 来 进 行 识 别 。２ ０ ０ ４年 ，
１ 图像 的采集
供试 图像 用 Ｍ Ｓ ４ １ ０ ０高 分辨 率多 光谱 成像 仪采 集。该成像仪有 ３个 Ｃ Ｃ Ｄ影像传感器 ， 在１ ９ ２ ０（ Ｈ）
要 ： 为解 决 变量 喷洒 对 杂草 识 别速 度 与 正 确率 的要求 ， 提 出 了一种 基 于 多 光谱 图像 和 Ｓ Ｖ Ｍ 的杂 草识 别 新 方
法 。通 过 多 光 谱 成像 仪 获得 玉 米 与 杂 草 图像 ， 采用 Ｉ Ｒ— Ｒ 的多 光 谱 融 合 并 结 合 Ｏ ｔ ｓ ｕ分 割 法 完 成 背 景 分 割 ； 随后
以在有 效 控 制 杂 草 的 同 时 减 少 化 学 污 染 。实 现 变 量 喷 洒 的关 键技 术 之一 是 快速 准 确地 识别 杂 草 。
然而 ， 光谱 分 析 法 易 受 环 境 影 响 ， 不 适 于 大 田实 际作
业， 而大部分 的计算 机 图像 识别 法存 在算 法 比较 复
杂、 识 别 准确 率低 及 实 时性不 强 等 问题 。
为 了进 一步 提高 杂草识 别 的精 度 、 效 率 和稳 定
性， 本 文 以我 国 的 主 要 经 济 作 物 玉 米 为 研 究 对 象 ， 研
究基于多光谱 图像和 Ｓ Ｖ Ｍ 的田间杂草识别方法 ， 为变 量喷洒除草剂的 自动化作业提供必要的技术支撑。
对 植被 图像 进 行 目标 分 割 与形 态 学处 理 ， 提 取 出所 有 植 被 叶片 图 像 ， 在此 基 础 上 提 取 了叶 片 １ １个 形 状 特 征 参 数
基于图像处理的田间杂草识别定位技术的研究
前言精细农业的发展，对农业生产的增产、减少浪费、生产效率的提高、农药使用量的减少、耕地环境的保护已经取得了显著的成果。
其中，田间杂草的识别与定位技术的发展已成为精细农业的重要组成部分[1]。
目前，我国对田间杂草识别定位技术的主要研究成果集中在图像处理领域，利用色彩空间、形态特征、光谱特性等原理。
多应用双目视觉技术，相较于单目视觉技术，双目视觉技术系统更为复杂。
随着相关领域新成果的不断问世，在杂草的识别定位方面的技术亦更加成熟，本文讨论的是基于图像处理的杂草识别定位相关技术。
1杂草定位技术发展历史及国内外研究现状1.1 发展历史数字图像处理出现于20世纪50年代，作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
从20世纪70年代中期开始，随着各国的重视与研究力度的加大，图像处理技术在各个领域取得了长足发展。
同时在该时期，出现了第一部关于图像处理的著作，结合Marr 发表的视觉计算理论，主导了近20a 的研究方法[2]。
在随后的20世纪80年代，随着相关硬件、软件技术的发展，图像处理技术开始在农业生产中大量应用。
从作物生长状态的监测、病虫害的监测，到农业机器人领域关于果实采摘、杂草识别、杂草定位给药,涌现出了大量的成果。
1.2 发展现状该研究因其基于图像处理的特性，在进行识别时往往在目标的形态特征、纹理特征、颜色特征等之中选择一种或综合多种来进行处理，因此如何选择特征与如何准确快速的利用算选特征进行识别就成为了研究的关键所在。
国内外的研究人员在这两方面进行了大量的尝试。
1.2.1 国外研究现状欧美等发达国家在该领域起步比我国早很多，在1986年就开始利用图像处理技术进行植物的识别定位研究，目前很多成熟的方法已实际应用。
美国加利福尼亚大学戴维斯分校推出了一种基于图像的精确自动除草装置[3]，通过摄像装置获得目标区域的图像，识别出其中的杂草，在利用农药喷嘴在杂草区域进行精准喷药，或用激光枪将杂草直接杀死。
2000年，Majumdar.S 等[4]分别应用形状、纹理、颜色3个特征进行研究。
一种基于支持向量机和杂草算法结合的目标分类方法[发明专利]
![一种基于支持向量机和杂草算法结合的目标分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6924fd73bf1e650e52ea551810a6f524ccbfcb0b.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010300123.2(22)申请日 2020.04.16(71)申请人 南京卓宇智能科技有限公司地址 210012 江苏省南京市雨花台区宁双路19号云密城8号楼4层-055(72)发明人 刘磊 赵彦峰 (74)专利代理机构 合肥方舟知识产权代理事务所(普通合伙) 34158代理人 刘跃(51)Int.Cl.G06N 20/10(2019.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种基于支持向量机和杂草算法结合的目标分类方法(57)摘要本发明涉及机器学习及目标分类领域，具体涉及一种基于支持向量机和杂草算法结合的目标分类方法，包括杂草算法优化步骤、支持向量机进行二分类步骤，杂草算法优化步骤包括种群初始化、生长繁殖、空间扩散、竞争排斥、重复。
本发明的有益效果：利用杂草算法不断调优核函数参数的选择，能够快速找到支持向量机核函数的最优参数，从而支持向量机在目标分类过程中精度更高，可靠性高，精度高，适应面广泛。
权利要求书1页 说明书4页CN 111523684 A 2020.08.11C N 111523684A1.一种基于支持向量机和杂草算法结合的目标分类方法，其特征在于，包括：1)杂草算法优化步骤1.1)种群初始化，一定数目的杂草以随机方式在D维空间扩散分布；1.2)生长繁殖，每个杂草种子生长到开花,然后根据其适应性产生种子，父代杂草产生的种子个数与母体的适应度成线性关系；1.3)空间扩散，以父代为轴线(均值)，子代个体以正态分布方式扩散在D维空间中，迭代过程中，每一代的标准差按如下规律进行变化，其中：σiter 为第iter次迭代的标准差值，σinitial 为起始标准差值，σfinal 为最终标准差值，iter max 为最大迭代次数，n为非线性调和指数；1.4)竞争排斥，经过数代的繁殖后，克隆产生的后代数目将超过环境资源的承受能力，通过预先设定的最大种群数目确定最大种群大小，当达到最大种群数目时先按前面规则自由繁殖，扩散完成后，再将父代和子代一起进行排列，按适应值大小进行淘汰，以达到种群上限要求；1.5)：重复步骤1.2)至步骤1.4)，直至满足设定的最优解条件或者达到最大迭代次数；2)支持向量机进行二分类步骤设所求的分类面表达式为：该分类面若能将训练样本线性分开，则：对于有限个数的样本，存在ε，s.t.即：其中综上所述，线性SVM的数学模型可以描述为：给定的训练样本集(x 1,y 1)，......，(x l ,y l )y i ∈{+1,-1}本质上是求解如下优化问题：优化目标：约束条件：y i (＜w ,x i ＞+b)≥1i＝1,2,3,......,l，引进核函数，将内积从＜x (i),x＞，映射到＜φ(x (i)),φ(x)＞。
智能除草装备苗草模式识别方法研究
权龙哲，肖云瀚，王建宇，赵成顺，师常瑞
（东北农业大学工程学院，哈尔滨 150030）
摘 要：精准苗草识别是靶向施药除草装备作业基础。为提高识别算法精度及效率，解决光照变化对识别图
像分割精度影响，文章优化研究分割算法，引入加权系数，提高算法光照适应性；根据作物线性分布生长特点，
采用烟花智能群体算法，对垄间杂草与作物识别与定位；田间图像采集与试验结果表明，加权分割方法可有效解
主要以图像处理技术为基础，提取并分析田间图 像中苗草颜色、形状、纹理特征或光谱特性[3- ， 4] 再用模式识别算法（如贝叶斯决策理论[5）] 基金项目：国家自然科学基金项目（51405078）；东北农业大学学术骨干项目（17XG01） 作者简介：权龙哲（1980-），男，教授，博士，博士生导师，研究方向为智能农业装备。E-mail: quanlongzhe@
Abstract: Accurate and efficient identification of seedling is the basis for application of target weeding
equipment. In order to improve the accuracy and efficiency of the recognition algorithm and solve the influence of illumination variation on the recognition accuracy of image segmentation, firstly, the segmentation algorithm was optimized, and the weighting coefficient was introduced to improve the illumination adaptability of the algorithm. Secondly, the fireworks intelligent group algorithm was used to identify and locate the inter-row weeds and crops between the ridges according to the growth characteristics of crop linear distribution. Finally, the field images were collected and tested. The results showed that the weighted segmentation method could effectively solve the influence of illumination changes on the segmentation effect, the grass recognition rate was 98.7% and 89.5%, which met the requirements of seedling identification and navigation, and has important reference significance for the development of navigation technology and intelligent weeding.
基于Faster R-CNN和数据增强的棉田苗期杂草识别方法
李开敬，许 燕†，周建平，樊湘鹏，魏禹同
(新疆大学 机械工程学院，新疆 乌鲁木齐 830047)
摘 要 ： 为解决棉花幼苗与多种类杂草交叉生长的识别率低、鲁棒性差等问题，以棉花幼苗和田间的七类常见杂草为 研究对象，提出了一种基于Faster R-CNN和数据增强的棉田苗期杂草识别方法．采集不同背景下受光照影响的杂草图 像4 694张，包括晴天、阴天和雨天．通过对样本图像的数据增强和特征提取网络ResNet-101的参数优化，训练出了一 种可识别棉花幼苗与多种类杂草交叉生长的Faster R-CNN网络模型．在相同样本和特征网络下，将该模型与YOLO模 型进行对比．结果表明：Faster R-CNN模型在棉田苗期的多种不同杂草识别中具有明显的优势，可实现各种交叉生长 的杂草目标识别，平均识别率为92.01%，平均识别时间为0.261 s． 关键词 ： 棉花苗期；杂草识别；数据增强；Faster R-CNN DOI ：10.13568/ki.651094.651316. 2020.06.03.0001 中图分类号 ：TP274.2；TP391.4 文献标识码 ：A 文章编号 ：2096-7675(2021)04-0450-07 引文格式：李开敬, 许燕, 周建平, 等．基于Faster R-CNN和数据增强的棉田苗期杂草识别方法[J]. 新疆大学学报(自然 科学版)(中英文), 2021, 38(4): 450-456. 英文引文格式：LI K J, XU Y, ZHOU J P, et al．Cotton field seedling weed identification method based on faster R-CNN and data enhancement[J]．Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English), 2021, 38(4): 450-456．
几种农田杂草的识别用途及检索鉴别
几种农田杂草的识别用途及检索鉴别1. 引言1.1 研究背景农田杂草是指生长在农田中、对农作物生长造成危害或影响农作物产量的杂草。
随着农业生产的发展，农田杂草的管理和控制变得越来越重要。
识别农田杂草的种类、特征以及有效的检索方法，对于及时采取相应的管理措施具有重要意义。
目前，农田杂草的检索和鉴别主要依靠人工目视和化学分析，这种方法存在效率低、耗时长、误差大的缺点。
发展快速、准确的农田杂草识别技术显得尤为迫切。
采用图像识别技术结合人工智能算法，可以实现农田杂草的自动识别和分类，提高农田杂草管理的效率和精度。
利用化学鉴别技术，可以对农田杂草中的化学成分进行快速检测分析，为合理选用除草剂提供科学依据。
1.2 研究目的农田是粮食生产的重要场所，而农田杂草是对农作物生长的一大威胁。
对农田杂草进行准确的识别和检索显得尤为重要。
本文旨在探讨几种农田杂草的识别用途及检索鉴别方法，以帮助农民更好地管理农田，提高作物产量。
研究目的主要包括以下几个方面：1. 探讨农田杂草对农作物生长的影响：通过分析不同种类的农田杂草对农作物的竞争效应和危害程度，可以更好地了解不同杂草对作物的影响，为农民科学选择防治方法提供依据。
2. 探究农田杂草的检索方法：研究不同的农田杂草检索方法，包括基于形态特征、生态习性和DNA序列等多方面的鉴别技术，以提高杂草检测的准确性和效率。
3. 分析农田杂草的化学鉴别和图像识别技术：深入研究农田杂草的化学成分和图像特征，为开发更先进的杂草识别技术提供基础，以实现更快速、精准的杂草检测和识别。
通过以上研究目的的实现，可以为农田杂草的准确识别和有效防治提供科学依据，从而保障农作物的正常生长，提高农田的产量和质量。
2. 正文2.1 农田杂草的识别用途1. 农田管理：准确识别不同种类的农田杂草有助于制定针对性的管理措施，提高农作物的产量和质量。
通过及时发现和处理杂草，可以减少对农作物的竞争，减轻农药使用量，降低农业生产成本。
基于纹理特征与改进SVM算法的玉米田间杂草识别
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玉米苗期的田间杂草有 员园园 余种袁 隶属于 猿园 科袁常见的包括刺儿菜尧藜尧马塘尧田旋花等袁其中有 圆园豫左右直接影响玉米的产量与质量遥 在过去很长 的一段时期袁我国的除草方式多为人工除草袁耗费 了大量劳动力遥 近年来引入了除草剂进行除草袁大 规模的除草剂对环境带来比较严重的污染袁且有些 破坏是难以逆转的遥 随着图像处理和人工智能等技 术的不断发展袁借助图像处理与识别技术实现农田 中除草剂的定向定量喷洒是目前的研究热点之一袁 其中怎样进行杂草的图像识别是最为关键的步骤遥