| Аннотацiя: |
Для выявления скрытой зараженности зерна перспективно применение ближнего инфракрасного излучения (БИК, анг. NIR) с получением иображения на длине волны 0,75-1,1 мкм. Погрешность известных методов распознавания исследуемых объектов, основанных на дискриминантном, кластерном и факторном анализах, а также с применением нейронных сетей, составляет 5-10%. Для снижения погрешности и увеличения скорости распознавания в данной работе предложены нейросетевые модели и статистический классификатор с признаковым пространством из гармоник вейвлет-спектра. Показана более высокая - по точности и скорости - эффективность распознавания на выборке из приведенных в литературе NIR-изображений размером 640+480 пикселей, при длине волны 1305,05 нм, для здоровой пшеницы, зараженной долгоносиком, зерновым точильником, мукоедом, хрущаком. |
