主栽烤烟品种智能识别模型建立及系统开发
摘要：为解决传统烤烟品种识别效率低、准确性差、难还原外观特征的问题，本研究在四川古蔺采集云烟87等5个主栽品种成熟期中部烟叶图像，用Matlab提取颜色、形状、纹理特征，经PLS-DA筛选VIP>1特征后，按70%/15%/15%划分训练/验证/测试集，构建SVM与BPNN模型。结果显示：SVM平均识别准确率97.24%，BPNN为97.36%；BPNN在精确率（97.16%）、召回率（97.79%）、F1分数（97.37%）上略优，但SVM识别效率（13.97 s）远胜BPNN（17.58 s），SVM综合更优；形状特征贡献最大，开发的GUI系统可实现“选图—预测—查看结果”便捷操作。（剩余4211字）
