【摘 要】
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为了掌握智能植物生长柜中小白菜的成熟情况,便于对柜内环境参数实现智能控制,提出了利用小白菜的外部形态特征,特别是提取根系形态特征并将其与地上部分形态特征相结合来检
【机 构】
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天津职业技术师范大学/天津市信息传感与智能控制重点实验室,青岛世园集团有限公司,山东雷士光电工程技术有限公司
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为了掌握智能植物生长柜中小白菜的成熟情况,便于对柜内环境参数实现智能控制,提出了利用小白菜的外部形态特征,特别是提取根系形态特征并将其与地上部分形态特征相结合来检测小白菜成熟度的方法。通过Matlab图像处理工具箱对采集的小白菜图像进行阈值分割和特征提取,然后将小白菜上、下两部分的形态特征数据作为训练样本,分别建立对应的神经网络成熟度检测模型,并将神经网络检测值利用贝叶斯理论来对其进行信息融合,从而进一步提高神经网络模型检测的准确性。
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