Название (рус): Выделение признаков изображений листьев пшеницы в задаче диагностики

Название (англ.): Extraction of features from the images of wheat’s leaves for the problem of diagnostics

Секция: Секция 1. Применение информационных технологий, баз данных и экспертных систем в сельском хозяйстве

Авторы (рус.): Мирзаев Н.М., Яхяев Х.К.

Авторы (англ.): Mirzaev N.M., Yachyaev Ch.K.

Аннотация (рус.): Применение информационных систем прогнозирования и распознавания фитосанитарного состояния растений (в том числе пшеницы) позволяет резко повысить использование объективной диагностикой информации и дает возможность для осуществления более ранней и достаточно точной диагностики заболеваний растений и принятий решений о проведении мероприятий по защите растений. Основная цель данной работы заключается в формировании набора признаков, которые охарактеризуют фитосанитарное состояние пшеницы. При этом используется подход, основанный на анализе изображений листьев исследуемой пшеницы. В работе рассмотрен статистический подход к решению задачи выделения диагностических признаков при определении фитосанитарного состояния пшеницы. На базе этого подхода предложена модель выделения признаков объекта, заданного в виде изображений. При этом вычисляются различные статистические характеристики для каждого фрагмента исходного изображения. Выделение диагностических признаков изображений листьев пшеницы состоит из 4 этапов. Первым этапом задания модели алгоритмов является формирование системы базовых фрагментов (подмножеств) исходных изображений, зависящей от параметра. На втором этапе формируется набор характерных признаков для описания рассматриваемого базового фрагмента. На третьем этапе формируется система «независимых» подмножеств сильносвязанных диагностических признаков. На четвертом этапе определяется репрезентативный признак для всех подмножеств сильносвязанных признаков. Предложена модель выделения диагностических признаков в задачах распознавания заболеваний пшеницы по изображению их листьев. Данная модель может быть использована при составлении различных программных комплексов, ориентированных на решение задач диагностики и классификации объектов, заданных в виде изображений.

Аннотация (англ.): Using the information systems of the forecasting and recognitions of the phytosanitary condition of the plants (including wheats) allows to raise sharply using information by objective diagnostics and enables for realization of exact diagnostics of the diseases of the plants in early stages and decision making about undertaking action on protection of the plants. The main purpose this work is to formalize the set of features, which characterize the phytosanitary condition of the wheat. For this the approach based of the analysis of the wheat’s images is used. Statistical approach is considered in this work to decide on the problem of the separation diagnostic features at determination of the phytosanitary condition of the wheat. On the base of this approach model of the feature extraction of the objects, given as images, is offered. For this different statistical features are calculated for each fragment of the source image. The extraction of diagnostic features from the images of the wheats consists of 4 stages. The first stage of the determining the models of algorithms is a formalizing the system base fragments (the subset) of the source images, depending from parameter. Typical features for description considered base fragment is formed in the second stage. System of "independent" subset of strongly correlated diagnostic features is formed in the third stage. Reprezentative feature for all subset of strongly correlated features is defined in the fourth stage. The model of the separation diagnostic features in problem of the recognition of the diseases of the wheats’ images is proposed. Proposed model can be used for scheduling different programme complex, oriented on decision of the problems of the diagnostics and categorizations object, given by images.


Parse error: syntax error, unexpected '&' in /var/www/u0029109/data/www/kokos4.ru/agroinfo2009.ru/rzgn/r4_getHash.php on line 400