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:张翔鹤 王晓丽[1,2,3] 刘婷婷 胡林[1,2] 樊景超 Zhang Xianghe;Wang Xiaoli;Liu Tingting;Hu Lin;Fan Jingchao(Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081;National Agriculture Science Data Center,Beijing 100081;Key Laboratory of Big Agri-Data,Ministry of Agriculture,Beijing 100081)
机构地区:[1]中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 [2]国家农业科学数据中心,北京100081 [3]农业农村部农业大数据重点实验室,北京100081
出 处:《农业大数据学报》2022年第1期114-118,共5页Journal of Agricultural Big Data
基 金:中国农业科学院创新工程:数据整合与应用服务研究(2020CX017)。
摘 要:使用机器视觉方法进行虫害识别是果园害虫防控或治理的必然需求。目前对果园害虫图像数据的采集,多数品种单一,分辨率参差不齐。并且仅收集害虫原始图像数据,同时包含原始图像和机器识别显著图图像的数据集极少。本数据集包括桔小实蝇、金龟子、梨小食心虫、青叶蝉、星天牛和柑桔大实蝇六种常见害虫的图像数据,共计2412张。其中原始图像1613张,未经处理。经过反卷积方法处理的图像,剔除特征不显著的图像后,保留特征显著图像,共计799张。该数据集可为果园害虫的识别分类研究提供数据基础。It is essential to use machine vision method for pest identification in orchard pest control and management.At present,most of the orchard pest image data collection centre on a single type and the resolution is inconsistent.In addition,only the original image data of pests are collected,and few data sets contain both the original image and the salient image of machine recognition.This data set includes 2412 image data of six common pests,such as bactrocera dorsalis,chafer,grapholitha molesta,leaf hopper,long icorn and bactrocera minax.Among them,1613original images were unprocessed.For images processed by deconvolution method,a total of 799images with significant features were retained after eliminating the images with insignificant features.In conclusion,the data set can provide a data basis for the identification and classification of orchard pests.
分 类 号:S436.6[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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