一种基于机器学习的杂草与作物识别方法.pdf
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一种基于机器学习的杂草与作物识别方法.pdf
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的杂草与作物识别方法。该种方式将整张图片中的对象分为杂草和作物两个目标对象,作物的识别难度是远远低于杂草的识别难度,通过识别作物,然后取反的方式得到杂草,解决了杂草种类繁多而造成的识别模型局限性的问题。采用该方法识别准确度较高,而且识别方便。
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基于机器视觉的田间杂草识别方法研究的中期报告摘要:杂草是影响农作物生长和产量的主要因素之一,因此,对杂草的识别和控制非常重要。传统的杂草识别方法依赖于人眼观察,不仅效率低下,而且准确性往往受到主观因素的影响。随着机器视觉技术的发展,借助计算机对农田中的杂草进行识别已逐渐引起人们的注意。本报告提出了一种基于机器视觉的田间杂草识别方法,采用深度卷积神经网络(CNN)作为主要的识别模型,并结合区域建议网络(RPN)进行目标定位,实现了杂草的自动识别。实验结果表明,该方法在公开数据集上表现良好,平均准确率高达95
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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的开题报告一、选题背景及意义农作物病虫害是严重威胁农作物生长发育和产量的问题,同时也是生物多样性丧失和环境污染的主要因素之一。对于有效管理和防控农作物病虫害,快速、准确地检测和识别病害是关键所在。传统的病害诊断需要依赖专业人员进行观察和判断,耗时耗力、精度低,且难以适应大规模作业和多种病害的检测。随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展,基于图像处理和机器学习的病害识别方法成为了一个研究热点,将有效地促进农业生产和生态环境的保护。本选题旨在探索基于机器学习的作
基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究的任务书.docx
基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究的任务书一、研究背景随着农业现代化的不断推进,我国种植业已经步入了大规模、专业化、智能化的时代,对于农业机器人、智能化农业物联网、农业物流、互联网+农业等技术的需求也越来越迫切。在这样的背景下,作物病害识别技术的研究愈发重要。作物病害会严重影响作物的产量和品质,对于保障农业生产安全和稳定发展具有重要意义。传统的作物病害检测方法主要借助人工观察,但这种方法效率低下、耗时长、且准确率差,这时候机器学习技术就为我们提供了一个更加高效和准确的病害检测手段。二、研究内
一种基于机器学习的静态手势识别方法.pdf
本发明公开一种基于机器学习的手势识别方法。该系统以计算机视觉为基础,将采集的手势图进行处理和分类,运用SVM支持向量机进行手势的分类和识别。具体过程为:通过彩色摄像头采集手势彩色图,将采集图片分为训练集和测试集,经过数字图像处理,减少其他像素点对手势识别的干扰;然后将处理后的手势图的Hu矩与HOG特征结合,提高手势识别的准确率和速度;将采集处理的手势图分成训练集和测试集通过SVM支持向量机进行手势的分类和识别,最终完成快速准确的手势识别。本发明方法简便,成本低,应用范围广,为实现手势控制的准确性提供良好的