公开(公告)号：CN104008551A

公开(公告)日：2014-08-27

申请号：CN201410255640.7

申请日：2014-06-10

申请人： 华南农业大学

发明人： 邓小玲 ,  刘佳凯 ,  邢夏琼 ,  梅慧兰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/02

摘要： 本发明公开了一种基于可见光图像的柑橘黄龙病检测方法，在训练阶段，采集大量已感染柑橘黄龙病的柑橘叶片的图像以及正常叶片的图像，提取纹理特征和颜色特征的特征值，将上述特征值与正常叶片的特征值通过BP神经网络进行训练、学习，得到最优的BP神经网络模型；在进行识别阶段，提取待识别叶片图像的特征，输入上述最优的BP神经网络模型中，即判断柑橘树是否健康。本发明还可进一步判断黄龙病的种类，以及是否是非黄龙病黄化。本发明能够对柑橘黄龙病进行早期、准确、非破坏性诊断，具有检测精度高的优点。

公开(公告)号：CN104008551B

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201410255640.7

申请日：2014-06-10

申请人： 华南农业大学

发明人： 邓小玲 ,  刘佳凯 ,  邢夏琼 ,  梅慧兰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T5/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于可见光图像的柑橘黄龙病检测方法，在训练阶段，采集大量已感染柑橘黄龙病的柑橘叶片的图像以及正常叶片的图像，提取纹理特征和颜色特征的特征值，将上述特征值与正常叶片的特征值通过BP神经网络进行训练、学习，得到最优的BP神经网络模型；在进行识别阶段，提取待识别叶片图像的特征，输入上述最优的BP神经网络模型中，即判断柑橘树是否健康。本发明还可进一步判断黄龙病的种类，以及是否是非黄龙病黄化。本发明能够对柑橘黄龙病进行早期、准确、非破坏性诊断，具有检测精度高的优点。