基于图像处理的烟叶烘烤阶段判别模型优选

来源 :中国烟草学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户:xiaoxu0911
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【背景和目的】烟叶烘烤阶段的自动判别是建立智能化烟叶烘烤系统的重要环节。为实现烘烤阶段的精确识别和操控,提升烟叶烘烤的精准度。【方法】提取烘烤过程中整夹烟叶图像的11种颜色特征和8种纹理特征,分别对颜色特征和纹理特征进行变量聚类分析,以10为距离,将提取的颜色特征和纹理特征各分为2类。利用相关性分析筛选出每类特征中与烘烤阶段相关性最强的1个特征组成特征子集(R/G、l*、灰度平均和惯性),作为模型输入,分别利用基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群算法的反向传播(PSO-BP)神经网络和极限学习机(ELM)进行烟叶烘烤阶段的分类识别研究。【结果】以优选后4个图像特征作为模型输入时,所建立的GA-SVM模型的测试集判别准确率为93.27%,PSO-BP神经网络模型的测试集判别准确率为89.35%,ELM模型的测试集判别准确率为85.05%。【结论】基于遗传算法的SVM模型烘烤阶段识别效果优于基于粒子群算法的BP神经网络模型,基于粒子群算法的BP神经网络模型识别效果优于ELM模型。
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