大规模秸秆燃烧充分程度智能图像识别仿真

【摘要】：对大面积秸秆燃烧过程进行图像监控,有利于大气保护。当前的大区域秸秆燃烧过程中,燃烧是否充分通过烟雾颜色进行判断。一旦秸秆燃烧区域较大,不同区域的烟雾扩散过程及其迅速,采集烟雾灰度特征的衰减过程不可控,传统的智能图像识别方法判定阀值会迅速失效,很难通过烟雾像素特征判断燃烧是否充分。提出基于人工鱼群算法的大规模秸秆燃烧充分程度识别方法。采集大规模秸秆燃烧图像,根据小波变换相关理论,对燃烧图像进行增强处理,提高图像质量。根据人工鱼群算法处理图像细节的优势,引入秸秆燃烧像素灰度分布密度函数,得到离散灰度矩阵,利用上述算法处理像素细节的优势,对大规模秸秆燃烧区域的连接处进行分割,可充分提高识别精度。实验结果表明,利用改进算法进行大规模秸秆燃烧充分程度识别,能够极大的提高识别的准确性。 【作者单位】： 四川大学锦城学院;
【关键词】： 秸秆燃烧 图像识别 人工鱼群
【基金】：四川省应用基础项目(10JC0335)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言我国是一个农业大国,农业现代化进程不断加快[1]。在农业方面,大规模秸秆的处理问题直接影响到农耕环境[2]。因此,大规模秸秆燃烧充分程度识别方法,已经成为农业领域需要研究的热点问题,受到了很多专家和学者的广泛关注[3]。现阶段,主流的大规模秸秆燃烧充分程度识别方法

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