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公开(公告)号：CN114821329A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210507199.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种KNN优化下基于多尺度三角形表征的植物叶片识别方法，包括，输入RGB三通道的植物叶片图片，对其进行预处理；获得植物叶片的三角形轮廓点角度特征TVA、三角形叶子形状面积特征TUA、三角形纹理特征TGSSL、三角形边长积分特征TSLI；对每一张植物叶片特征使用上述特征的集合进行表示；根据正则化后的特征值进行比较。本发明具有很高的准确性，本发明的方法都有最高的准确性，当数据训练集和测试集分割比为9:1时，准确率为99.43％；本发明的方法具有更好的鲁棒性，对比算法IDSC的精度下降了50.5％，MARCH下降了10.9％，本发明的方法只下降了5.35％，具有更强的抗干扰能力。
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