[发明专利]一种基于SVM和HOG特征的叶子图像自动识别系统在审
| 申请号： | 202111170390.3 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113936211A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 郑超;陆秋文;邵子灏 | 申请（专利权）人： | 中电积至（海南）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/50;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆百润洪知识产权代理有限公司 50219 | 代理人： | 陈付玉 |
| 地址： | 571924 海南省海口市澄迈县老城*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于SVM和HOG特征的叶子图像自动识别系统。所述基于SVM和HOG特征的叶子图像自动识别系统包括：预处理模块、特征提取和识别模块；所述预处理模块包括图像灰度化、滤波处理、二值化和形态学处理；所述特征提取和识别模块包括提取HOG特征和SVM。本发明提供的基于SVM和HOG特征的叶子图像自动识别系统，系统使用植物的叶子图像信息对植物种类进行识别。与现有方法相比，有着建模时间短、预测精度高的特点，模型采用HOG方向梯度直方图作为植物叶子图像的特征，该特征描述叶子边缘图像的局部特征，包括轮廓等，该特征可以很好地描述叶子图像所属的植物种类，从而提高识别模型的识别精度，以实现大批量的、自动的植物识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 svm hog 特征 叶子 图像 自动识别 系统 | ||
【主权项】：
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