【引证文献】 引用本文的文献。本文研究工作的继续、应用、发展或评价。
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中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 80 条
[1] | 马彦平. 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究[D]华中农业大学, 2010
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[2] | 管泽鑫. 基于图像的水稻病害识别方法的研究[D]浙江理工大学, 2010
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[3] | 曲昆鹏. 基于支持向量机的杂草识别研究[D]哈尔滨工程大学, 2010
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[4] | 李坤和. 田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现[D]吉林大学, 2011
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[5] | 陆明. 基于图像识别技术的玉米生育期自动观测研究[D]南京信息工程大学, 2011
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[6] | 马莉莉. 大豆叶片视觉信息提取及氮素缺超诊断模型研究[D]东北农业大学, 2011
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[7] | 石光. 台式叶面积测量仪的研制[D]哈尔滨工业大学, 2010
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[8] | 覃香. 自然场景下苹果检测系统的研究与实现[D]西北农林科技大学, 2011
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[9] | 王磊明. SOFM算法在图像识别中的应用研究[D]辽宁工程技术大学, 2011
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[10] | 龙满生. 玉米苗期杂草识别的机器视觉研究[D]西北农林科技大学, 2002
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中国博士学位论文全文数据库 共找到 22 条
[1] | 李先锋. 基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D]江苏大学, 2010
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[2] | 石媛媛. 基于数字图像的水稻氮磷钾营养诊断与建模研究[D]浙江大学, 2011
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[3] | 邵咏妮. 水稻生长生理特征信息快速无损获取技术的研究[D]浙江大学, 2010
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[4] | 唐晶磊. 喷药机器人杂草识别与导航参数获取方法研究[D]西北农林科技大学, 2010
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[5] | 王方永. 基于近地可见光成像传感器的棉花生长信息监测研究[D]石河子大学, 2011
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[6] | 王辉. 机器视觉技术在果园自动化中的应用研究[D]中国农业机械化科学研究院, 2011
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[7] | 程绍明. 基于电子鼻技术检测番茄种子发芽率和种苗病害的可行性研究[D]浙江大学, 2011
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[8] | 毛文华. 基于机器视觉的田间杂草识别技术研究[D]中国农业大学, 2004
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[9] | 王克如. 基于图像识别的作物病虫草害诊断研究[D]中国农业科学院, 2005
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[10] | 黄志开. 彩色图像特征提取与植物分类研究[D]中国科学技术大学, 2006
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中国期刊全文数据库 共找到 56 条
[1] | 安爱琴,聂永芳,王宏强. 机器视觉技术在农业工程中的应用[J]安徽农业科学, 2007,(07)
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[2] | 李志臣,饶洪辉,王勇,姬长英. 除草剂变量施药技术的研究现状与进展[J]东北农业大学学报, 2007,(04)
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[3] | 蒋正金,陈平. 数字图像处理技术及其在生物学中的应用[J]福建电脑, 2012,(03)
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[4] | 陈建能,张国凤. 计算机视觉技术在农业中的应用及展望[J]甘肃农业大学学报, 2003,(02)
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[5] | 黄勇平,章程辉. 计算机视觉技术在农产品检测中的应用[J]广西热带农业, 2007,(01)
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[6] | 吴迪,黄凌霞,何勇,潘家志,张赟. 作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性[J]光学学报, 2008,(08)
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[7] | 李辉,滕桂法,张燕. 数字图像处理技术及其在农业中的应用研究[J]安徽农业科学, 2013,(13)
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[8] | 武军,谢英丽,安丙俭. 我国精准农业的研究现状与发展对策[J]山东农业科学, 2013,(09)
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[9] | 邓立苗,唐俊,马文杰. 基于图像处理的玉米叶片特征提取与识别系统[J]中国农机化学报, 2014,(06)
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[10] | 马晓丹,关海鸥. 基于遗传神经网络的植物叶片病害特征提取的研究[J]黑龙江八一农垦大学学报, 2009,(02)
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中国重要会议论文全文数据库 共找到 3 条
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