【摘 要】
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【目的】解决机采茶鲜叶中混有不同等级的茶叶,且混杂度高、物理特征分类精确度低的问题。【方法】利用随机森林分类模型,提出一种基于颜色和边缘特征融合的方法。试验采集3种不同等级的茶鲜叶,对原始图像进行裁剪、尺寸归一化和去噪等处理,再进行颜色特征和边缘特征提取。通过参数的修改和测试,构建最优的随机森林分类模型,并且同K最近邻、SVM分类器进行对比试验。【结果】特征融合之后随机森林模型的分类准确率达到99
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学机械工程学院,贵州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562009),贵州大学人才引进科研项目(贵大人基合字(2015)29号),半导体功率器件教育部工程研究中心开放基金(ERCMEKFJJ2019-(06)),贵州科技计划项目(黔科合成果[2019]4279号,黔科合平台人才[2019]5616号)。
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【目的】解决机采茶鲜叶中混有不同等级的茶叶,且混杂度高、物理特征分类精确度低的问题。【方法】利用随机森林分类模型,提出一种基于颜色和边缘特征融合的方法。试验采集3种不同等级的茶鲜叶,对原始图像进行裁剪、尺寸归一化和去噪等处理,再进行颜色特征和边缘特征提取。通过参数的修改和测试,构建最优的随机森林分类模型,并且同K最近邻、SVM分类器进行对比试验。【结果】特征融合之后随机森林模型的分类准确率达到99.45%,比单一颜色特征和边缘特征的分类准确率分别高7.14和9.34个百分点;比K最近邻和SVM分类器
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