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通过图像特征分析和一类分类器实现不同作物品种的自动化叶部病害检测

DOI：10.1016/j.compag.2018.11.005 期刊：Computers and Electronics in Agriculture 出版年份：2019 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 所提出的方法展示了一种自动化识别多种作物叶片样本图像病害的技术，该方法采用局部二值模式（LBPs）进行特征提取，并运用单类分类技术实现分类。该方案为每种植物健康状况（包括健康、霜霉病、白粉病和黑腐?。┒寂渲昧俗ㄓ玫牡ダ喾掷嗥鳌；谄咸岩堆盗返乃惴ㄔ谄渌嘀肿魑锷喜馐允北硐殖黾康姆夯芰?。针对单类分类器间可能存在的冲突，研究提出了一种原创性冲突解决算法，能有效识别可能属于一种或多种病害状态的模糊数据样本。在对46种作物-病害组合的测试中，总体成功率达到了95%。
作者： X.E. Pantazi，D. Moshou，A.A. Tamouridou
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

展示一种自动化识别不同作物品种叶片样本图像病害的方法，该方法采用局部二值模式（LBPs）进行特征提取，并利用一类分类法进行分类。

研究成果

开发的模型以葡萄叶为训练数据，用于识别四种不同的健康状况。当前应用的创新点在于其卓越的泛化能力——通过在不同植物物种的多种叶片样本测试中得到验证。结果表明该模型在大多数情况下表现高效：具体而言，在46种测试的植物病害组合中，成功分类了44种，总体成功率高达95%。

研究不足

所提出方法的一些局限性可能源于外在因素（如图像背景和采集条件）以及内在因素（包括分割问题和具有相似症状的不同病症）。

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