基于DSP技术的烤烟分级智能识别研究
研究了基于DSP技术的烤烟分级智能识别方法，主要思想是通过采集烤烟烟叶的数字图像信号，然后利用相应的智能识别算法从数字图像信号中提取烟叶的外观特征参数，将得到的参数与专家数据库中的标准参数比对后完成对烤烟的分级。结合烤烟分级的现状和数字信号处理器的基本概念，分析了烤烟分级智能识别过程中的两个关键点：1、根据识别烟叶的特征，形成有效的智能识别算法，用于提取烟叶的特征参数；2、高速的软硬件处理平台，用于高效的执行智能识别算法。提出一种结合了高性能的数字信号处理器、计算机网络和数据库的智能识别系统实现方案。
烤烟分级 智能识别 数字信号处理 机器学习 计算机视觉
施礼 桂俊杰
昆明市烟草公司，信息中心，云南省昆明市北京路523号 650051
国内会议
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1-7
2011-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）