基于图像处理的作物病害研究论文

基于卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

基于卷积神经网络的水稻病害图像识别研究 邱靖; 刘继荣; 曹志勇; 李俊杰; 杨毅 【期刊名称】《《云南农业大学学报》》 【年(卷),期】2019(034)005 【总页数】5 页(P884-888)

基于图像处理的玉米叶部病害识别研究

石河子大学硕士学位论文基于图像处理的玉米叶部病害识别研究姓名：****学位级别：硕士专业：农业信息化指导教师：**昆;王克如20090601摘要本文研究利用计算

基于深度学习的农作物病虫害图像识别技术研究进展pdf

论文研究-基于图像处理的牧草形状特征提取研究.pdf 基于图像处理的牧草形状特征提取研究,张正昊,武佩,草地数字化管理是保护草原生态与发展草原经济的重要手段,

农作物病虫害识别技术的发展综述

文章目录1.文献摘要2.图像处理技术（IPT）在农作物病虫害识别中的应用2.1基于手动特征提取的病虫害识别2.2基于深度学习网络自动特征提取的病虫害识别3.10

基于图像处理的农作物病害识别研究现状

基于图像处理的农作物病害识别概述农作物得病后，其新陈代谢会发生一定的改变，这种改变收稿日期：2011-12-16作者简介：李旺（1986- ），男，湖南武冈人，

MATLAB图像处理技术在农业病虫害识别中的应用

因此研究农作物病虫害的自动检测与识别技术,准确地获取农作物受到虫害的病虫种类、受害程度以及防治方法是保证农业生产发展的重要环节[1]。基于图像的农业害虫识别是图像处理技术的

基于图像处理的玉米叶部病害识别研究

叶部病害识别研究. 本文研究利用计算机图像处理算法和模式识别技术实现作物病害自动识别诊断,以解决目前植保技术人员分配不均,已开发病害专家系统无法满

农作物病虫害图像识别技术的研究综述

基于图像处理技术的农作物病虫害 识别具有快速、精确、实时等特点，能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施。本文从图像分割、特征值提取和分类识别三个方

基于深度学习的农作物病虫害识别研究现状

近年来,人工智能的兴起使得图像识别技术发展迅速,许多农业工作者开始进行基于图像识别的病虫害诊断的实践与应用,取得了显著成果,其中深度学习因其在图像处理方

基于计算机视觉农作物病虫害识别

计算机系统应用 2011 年第 20 卷第 6 期 基于计算机视觉的农作物病虫害识别研究现状① 邹修国 (南京农业大学 工学院,南京 210031) 摘 要:农作物病害虫种类多,