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【摘 要】
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提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
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农业机械学报
【发表日期】
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2019年06期
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0700505).
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