[发明专利]一种Adaboost与NCC相结合的完整麦穗识别方法及系统在审
申请号: | 201710434025.6 | 申请日: | 2017-06-09 |
公开(公告)号: | CN107392223A | 公开(公告)日: | 2017-11-24 |
发明(设计)人: | 孔斌;王宁;徐海明;杨静;李伟;王儒敬;王灿 | 申请(专利权)人: | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙)34119 | 代理人: | 段晓微,叶美琴 |
地址: | 230031 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种Adaboost与NCC相结合的完整麦穗识别方法,包括以下步骤S1、设置完整麦穗模版,并设置相似阈值;S2、获取麦穗样本,并通过rotation&uniform invariant LBP提取麦穗样本纹理特征;S3、对麦穗样本纹理特征使用Adaboost训练分类器;S4、通过分类器对获取的小麦图像进行麦穗识别,提取完整麦穗的候选目标;S5、将候选目标逐一与完整麦穗模版进行NCC相似性分析,根据相似度与相似阈值的比较结果从候选目标中提取完整麦穗目标并输出。通过本发明,可得到完整的麦穗目标,以便达到能够使用麦穗目标进行麦穗粒数等性状参数计算的目的。 | ||
搜索关键词: | 一种 adaboost ncc 相结合 完整 麦穗 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种Adaboost与NCC相结合的完整麦穗识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、设置完整麦穗模版,并设置相似阈值;S2、获取麦穗样本,并通过rotation&uniform invariant LBP提取麦穗样本纹理特征;S3、对麦穗样本纹理特征使用Adaboost训练分类器;S4、通过分类器对获取的小麦图像进行麦穗识别,提取完整麦穗的候选目标;S5、将候选目标逐一与完整麦穗模版进行NCC相似性分析,根据相似度与相似阈值的比较结果从候选目标中提取完整麦穗目标并输出。
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