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基于深度学习的植物病虫害图像识别
被引:34
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
安强强
论文数:
引用数:
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机构:
张峰
论文数:
引用数:
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机构:
李赵兴
论文数:
引用数:
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机构:
张雅琼
机构
:
[1]
榆林学院
来源
:
农业工程
|
2018年
/ 8卷
/ 07期
关键词
:
病虫害;
图像识别;
深度学习;
SVM;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
S43 [病虫害及其防治];
TP391.41 [];
学科分类号
:
090401
[植物病理学]
;
摘要
:
植物病虫害的识别是对植物保护和利用的基础,随着计算机图像识别技术的发展,利用计算机图像处理技术获取植物病虫害信息可以大大提高植物病虫害的识别效率。选择SVM工具箱和Matlab的图形用户界面工具箱GUI设计开发了苜蓿植物病虫害识别系统,构建了自然环境下图像数据库和特定环境图像数据库,为今后的植物病虫害图像识别技术的发展奠定了基础。
引用
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页码:38 / 40
页数:3
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