[发明专利]绿色作物特征提取方法以及农情信息检测视觉系统

权利要求书

1.一种绿色作物特征提取方法，其特征在于，包括：

获取包含有绿色作物像素的待识别图像；

确定所述待识别图像中的像素的六个参数值：红色值、绿色值、蓝色值、绿色减红色值、绿色减蓝色值和蓝色减红色值；

基于所述六个参数值和Elman神经网络来提取所述待识别图像中的绿色作物像素，从而提取绿色作物特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述六个参数值和Elman神经网络来提取所述待识别图像中的绿色作物像素具体包括：

指定训练样本像素集合中的绿色作物像素区域和背景像素区域；

以所述六个参数值的形式在训练矩阵中记录所述训练样本像素集合中的像素信息，并且当所记录的像素处于绿色作物像素区域中时，在目标矩阵中存储第一标记，当所记录的像素处于背景像素区域中时，在目标矩阵中存储第二标记；

利用所述训练矩阵和目标矩阵来训练Elman神经网络；以及

利用训练后的所述Elman神经网络来提取所述待识别图像中的绿色作物像素。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述Elman神经网络是使用Matlab函数newelm创建的具有单个隐藏层的Elman神经网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述训练矩阵和目标矩阵来训练Elman神经网络具体包括：设置迭代次数为500以上，训练目标误差为小于或等于0.001。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对待识别图像中的预先确定的区域执行所述方法。

6.一种农情信息检测视觉系统，其特征在于，包括：

获取装置，用于获取包含有绿色作物像素的待识别图像；

确定装置，用于确定所述待识别图像中的像素的六个参数值：红色值、绿色值、蓝色值、绿色减红色值、绿色减蓝色值和蓝色减红色值；以及

提取装置，用于基于所述六个参数值和Elman神经网络来提取所述待识别图像中的绿色作物像素，从而提取绿色特征。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述提取装置进一步包括：

指定单元，用于指定训练样本像素集合中的绿色作物像素区域和背景像素区域；

记录单元，用于以所述六个参数值的形式在训练矩阵中记录所述训练样本像素集合中的像素信息，并且当所记录的像素处于绿色作物像素区域中时，在目标矩阵中存储第一标记，当所记录的像素处于背景像素区域中时，在目标矩阵中存储第二标记；

训练单元，用于利用所述训练矩阵和目标矩阵来训练Elman神经网络；以及

提取单元，用于利用训练后的所述Elman神经网络来提取所述待识别图像中的绿色作物像素。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述Elman神经网络是使用Matlab函数newelm创建的具有单个隐藏层的Elman神经网络。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述训练单元具体设置迭代次数为500以上，训练目标误差为小于或等于0.001。

10.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

区域选择装置，用于选择待识别图像中的预先确定的区域，以针对所述区域来提取绿色作物特征。