基于专家系统的穴盘苗品种识别算法设计与试验

来源：江苏农业科学杂志2019年第第04期北京时间：

作者：何彦虎; 武传宇; 童俊华; 贺磊盈; 王荣杨; 杨太玮

单位：1.湖州职业技术学院，浙江湖州 313000； 2.浙江理工大学，浙江杭州 310018

摘要：为提高穴盘苗品种识别准确率，确保全自动穴盘苗移栽的实施，设计基于专家系统的识别算法。首先对采集穴盘苗图像进行K均值聚类算法图像分割、二值化和形态图像处理，获得0.6L-0.4(R+B+G)/3、0.3b-0.7a、H+0.2S、0.3L-0.7a等4个颜色特征值向量和长宽比、椭圆扁率、矩形度、傅里叶描述子等4个形状特征向量。然后对图像特征进行语义转换，构建穴盘苗知识模型，并设计苗的知识库及推理机，推理采用了不确定推理算法及学习算法。系统采集了120盘10个品种的穴盘苗，采用专家系统识别试验，成功率达到了98.3%，而相同样本采用支持向量机(support vector machine，简称SVM)的识别率是84.0%，采用粒子群优化支持向量机(particle-swarm optimization SVM，简称PSOSVM)的识别率是86.3%，采用反向传递(back propagation，简称BP)神经网络的识别率是62.0%，证明基于专家系统的识别方法可以满足自动移栽作业要求。

关键词：穴盘苗;图像识别;专家系统;不确定性推理;推理机

基金资助：国家重点研发计划“智能农机装备”重点专项(编号：2017YFD0701500)；浙江省科技厅公益项目(编号：2017C32048)。