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基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Methods for Crop Lesion Image Processing And Disease Recognition with Machine Learning
【作者】 谭文学;
【导师】 赵春江;
【学位授予单位】 北京工业大学;
【学科专业名称】 计算机科学与技术
【学位年度】 2016
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 北京工业大学
【网络出版投稿时间】 2016-11-11
【关键词】 深度学习; 病害图像识别; 特征提取; 受限玻尔兹曼机网络; 卷积网络;
【英文关键词】 deep learning; lesion image recognition; feature extraction; RBM network; deep convolutional network;
【中文摘要】 农业是一个复杂的生命系统,具有典型的生态区域性和生理过程复杂性。信息技术是推动社会经济变革的重要力量,加速农业信息化发展成为了世界各国的共同选择。我国是个农业大国,对农业信息化技术与科学有着巨大需求。目前,大部分农业设备或者终端只能采集图像,缺乏加工功能,无法提取有指导农业生产管理的有用信息。对农业物联网终端的图像信息实现智能分析、处理、识别,使得系统能做出和智能生命体类似的响应,已经成为设备摆脱“视而不见”困局的首要任务。长势图像直观地、形象地表达了作物生长、发育、健康状况、受害程度,病因等方方面面的信息。让支持视频感知的农业智能系统近似正确地识别、解读农学信息,实时地、科学地、自动地指导农技措施,对于实施“智慧农业”有着积极意义。本文围绕面向不均匀样本集的惩罚校正SVN分类方法、作物病害图像的病变识别预处理、病变模式识别的数值分析特征提取及SVN识别、病变图像模式半监督深度学习特征提取及识别、病变图像模式监督深度学习特征提取和一体化识别5个方面的内容展开了深入研究。拓展了机器学习理论及其应用范畴,构造了基于机器学习的作物病变图像识别的数据结构和算法范形。最后,将提出的理论和设计方法应用于工厂化果园生产场景...
【英文摘要】 Agriculture, which is a complex system to center on organism, always is ecologically and physiologically complex in respect of production processe and related closely to territoriality. The Internet of Things(Io Ts) is an important engine to drive the reformation of agricultural science and technology, and it is selfevident to accelerate the development of agricultural Io Ts information technology becomes the common choice of all countries and regions. China, which is a country of agriculture power in the w...
【更新日期】 2017-01-12

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