检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵娜[1]
机构地区:[1]天津农学院计算机与信息工程学院,天津300384
出 处:《无线互联科技》2016年第23期141-142,共2页Wireless Internet Technology
基 金:天津农学院科技发展基金;项目编号:2013N12
摘 要:在农业生产中,杂草会影响农作物的生长。为了实现杂草处理自动化,需要采用基于机器视觉的杂草识别技术帮助机器人快速、准确地识别杂草,从而精确使用除草剂以提高药物的利用率、减少环境污染。通过文献研究,文章分析了提高杂草识别率的图像预处理技术和基于人工神经网络的模式识别算法,提出了杂草识别技术存在的问题及改进方法。In agriculture, weeds can affect the growth of crops. In order to realize the process automation, the weed identification based on machine vision technology can help the robot quickly and accurately identify weeds, thus the robot can accurately use herbicides in order to improve the utilization of drugs and reduce environmental pollution. Based on the research, this paper analyzed the image preprocessing techniques which can enhance the rate of identification and pattern recognition algorithm based on artificial neural network, and present the weed identification method problems and improving methods.
分 类 号:S451[农业科学—植物保护] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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