Detta papper presenterar en metod för att känna igen vissa gröda fält bilder med hjälp av textur, färg och kombination av båda typer av funktioner. I detta arbete har vi övervägt åtta olika typer av grödor bilder, nämligen Brinjal, bomull, jordnöt, Paddy, Soyabean, Sugarcane och Sunflower. Texturfunktioner som använder GLCM och färgfunktioner som använder HSV används. Artificial Neural Network (ANN) används för igenkänning. Med tanke på att det endast är en egenskap, är klassificeringen en noggrannhet på 63. 75%, 66,25% och 84,375% erhålls med hjälp av textur, färg och deras kombination. Arbetet på jordbruksområdet är till hjälp för tidig upptäckt och förebyggande av sjukdomar. Copyright c 2015 SERSC känner till den senaste utvecklingen inom automationsverksamhet inom jordbruk och trädgårdsodling, vi har genomfört en litteraturundersökning. Sammanfattningen av litteraturundersökningen ges i detta avsnitt 2.0. Hermawan syahputra, et al, (2014) har föreslagit en anläggning erkännande system av stereoblad bilder med hjälp av grå nivå co-occurence matris. Metoden har använt summan av absolut skillnad (SAD) och 22 funktioner extraheras med GLCM. Den angivna noggrannheten är 83,3%. Pallavi P et al, (2014) har föreslagit blad erkännande baserat på Zernike ögonblick. Denna metod använder form, ven, färg och textur funktioner för att identifiera bladen. Ett neuralt nätverk tillvägagångssätt används för att klassificera bilderna. Gowri Ariputhiran, et al, (2013) har föreslagit extrahering och klassificering av högupplösta satellitbilder med hjälp av GLCM och bakåtutbredningsteknik. Prestandan analyseras baserat på dess noggrannhet, felfrekvens och känslighet. Vishaka Metre et al, (2013) har föreslagit en översikt över forskningen om texturbaserad växtbladsklassificering. I denna metod klassificeras ett blad baserat på olika morfologiska egenskaper. Manish Maheshwari et al, (2013) har föreslagit en ny funktion extraktion teknik för färgbild kluster. Ett färgquantization beställningsschema som fokuserar på färg som funktion och anser Hue, mättnad och värde utrymme föreslås. För att bilda kluster av bilder används k-means algoritm. En H kulkarni, et al,(2013) har föreslagit en ram för att känna igen och identifiera växter med olika egenskaper, kombinerat med zernike rörelser. Classifier som används är radial bas probabilistic neural network (RBPNN). Dual stage training algoritm används för att träna RBPN för att öka prestandan hos klassifieraren. Flaviablad används för studien. De experimentella simuleringsresultaten visar en noggrannhet på 93,82%. Smita Naikwad, et al, (2013) har redovisat framsteg i bildbehandling för att upptäcka växtsjukdomar med hjälp av färg- och texturfunktioner. Tekniken har upptäckt och klassificerat växtsjukdomarna med en noggrannhet på 83%. S.Abirami, et al,(2012) har föreslagit identifiering av växtarter baserat på bilder av blommor. De funktioner som extraheras är form, färg och textur. Färgbaserad segmentering utförs med hjälp av k-means algoritm och aktiv konturmodell. Texturfunktioner extraheras med GLCM. Kantdetektering utförs med Sobel, Robert och Prewitts operatörer. Klassificeringen görs med hjälp av proximal stöd vektor maskin. Abdul Kadir, et al, (2012) har föreslagit identifiering av bladplan baserat på blad med hjälp av zerkine ögonblick. Zernike ögonblick kombineras med andra funktioner som geometriska funktioner, färg ögonblick och grå nivå co-occurrence matris. För identifiering används probabilistiska neurala nätverk. Experimentet visar att kombinerade funktioner ger bra resultat. Ashutosh Kumar Bhatt et al, (2012) har föreslagit en artificiell neural nätverk baserad äpple klassificerare. Input samlas in från programvara och webbkamera, ANN används för att klassificera äpple efter kvalitet. Experimentella data visar bättre resultat än förutsedda värden. Dr J Abdul Jakeel et al, (2012) har föreslagit en artificiell neural nätverk baserad upptäckt av hudcancer. Metoden för funktionsextraktion används är 2D wavelet transform. ANN används som klassificeringsgrundare. Norasyikin Fadilah et al,(2012) har föreslagit oljepalm färsk frukt klas mognad klassificering med hjälp av ANN. Denna metod används för att automatisera beslutet om klassificering av oljepalmer (färska fruktklasar), som ersätter manuell mänsklig klassificeringsmetod. Resultaten visar att ANN kan generalisera fyra mognadskategorier av oljepalm FFB. R Venkta Ramana Chary, et al, (2012) har föreslagit funktionen extraktionsmetod för färgbild likhet. Färgprojektion och olika matematiska metoder som medelvärde, median, standardavvikelse tillämpas på retreiva bilder inom en stor samling bilder. För retreival av bilder, RGB färgkombinationer beaktas. Resultaten anses vara effektiva. Haipeng Yu, et al,2009 har föreslagit bildsökningsmetod som inkluderar färg, textural och speciella egenskaper hos träslag. Totalt utvinns 9 funktioner för att hämta Copyright c 2015 SERSC 289 träslag. Resultaten visar att kombinerad effekt av dessa egenskaper ger goda resultat. LiyingZheng, et al,(2008) har föreslagit en metod för att separera grön vegetation i färgbilder med medelskifte förfarande för segmentering. Flera färgfunktioner extraheras som nyans, mättnad i HSI färgrymd och röd, grön, blå i RGB utrymme. Med genomsnittlig skiftsegmenteringsalgoritm, extraherade funktioner och BPN klassificeras bilder som gröna och icke-gröna. R Pyadipati, et al,(2006) har föreslagit en färg co-occurence metod (CCM) och diskriminerande analysmetod för att känna igen citrus växtsjukdomar. Den metod som används texturbaserad färgton, mättnad och intensitet (HSI) färgfunktioner extraheras med hjälp av CCM och statistisk klassificering algoritm för att identifiera sjuka och normala citrusblad. H Fu och Z Chi, (2006) har föreslagit en kombinerad metod för att använda artificiella neurala nätverk och tröskel för att känna igen växter baserade på bilder. Blad vener extraheras för att definiera egenskaper för växtarter erkännande. Resultaten visar att ett kombinerat tillvägagångssätt är bra. Av litteraturundersökningen framgår att ett visst arbete med att känna igen växter som är baserade på bladegenskaper redan har utförts. Flera funktioner utvinning metoder som ven, Zernike ögonblick etc. är på väg att sättas in. Inget betydande arbete utförs dock när det gäller erkännande av fältbilder av olika sorters grödor. Människor ser sällan en eller två löv på ett fält. Istället beaktas hela fältbilden för igenkänning. Detta är motivet till det föreslagna arbetet. Den återstående delen av tidningen är organiserad i fyra sektioner. Avsnitt två ger litteraturen undersökning, avsnitt tre behandlar metodologi, som ytterligare förklarar om bild förvärv, förbearbetning, funktion utvinning och klassificering, avsnitt fyra ger med resultat och diskussion och slutligen avsnitt fem behandlar avslutning.
REF använder färgrymdsfunktioner och co-occurence matriser för att klassificera bilder som fångas på grödor som innehåller flera växttyper.
A Combined Color and Texture Features Based Methodology for Recognition of Crop Field Image
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Geography']}