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Multi-type Feature Fusion Technique for Weed Identification in Cotton Fields

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.355-368
  • 저자
    Guan Lin, Liu Zhenzhong, Wu Qiufeng, Wang Lulu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270139

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원문정보

초록

영어
Weed identification is core of precision variable spray technology and weed information management system. Single type features are difficult to identify multi-class weeds in cotton fields. In this paper, multi-type feature fusion technique for weed identification is proposed. Firstly, multi-type features are extracted. In color feature extraction, FMS, SMS and TMS in HSI are extracted by color moment. In shape feature extraction, REC, RWL, CIR and SPH are extracted by geometric parameter method. In texture feature extraction, ASM, CON and COR are extracted by GLCM. Secondly, because feature dimension is too large, principle component analysis is used to reduce dimension to extract new features including COR, ASM, REC and two components. Finally, three comparative experiments including identification of five kinds of weeds, three kinds of weeds and two kinds of weeds are carried out. Experimental results show that method proposed in this paper is superior to state of the art and is suitable for identification of multi-class weeds. This method can also be applied in identifying weeds in other fields.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Multi-Type Features Extraction
  2.1. Comparison and Extraction of Color Features
  2.2. Comparison and Extraction of Shape Features
  2.3. Comparison and Extraction of Texture Features
 3. Dimension Reduction of Feature Parameters
 4. Weed Identification Based on Multi-Type Feature Fusion
 5. Comparative Experiment
  5.1. Comparative Experiment on Five kinds of Weeds
  5.2. Comparative Experiment on Two Kinds of Weeds
  5.3. Comparative experiment on three kinds of weeds
 6. Conclusion
 References

키워드

Weed identification Multi-type features Principle component analysis

저자

  • Guan Lin [ College of Engineering, Northeast Agricultural University Harbin 150030, China ]
  • Liu Zhenzhong [ College of Science, Northeast Agricultural University Harbin 150030, China ] Corresponding Author
  • Wu Qiufeng [ College of Science, Northeast Agricultural University Harbin 150030, China ]
  • Wang Lulu [ College of Engineering, Northeast Agricultural University Harbin 150030, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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