除草是保证农作物高产的必要工作.针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2～5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究.首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5％,并与纹理和高度特征进行融合;将2～5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比.经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67％,100％,98.33％;平均识别准确率达98.33％.不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33％,91.67％,95％;平均识别准确率为93.33％.结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点.该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考.
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