10.15913/j.cnki.kjycx.2023.02.040
基于热红外成像和机器学习的棉花黄萎病监测技术研究
棉花黄萎病危害棉花生产,其已造成较大损失.利用热红外成像仪作为数据采集设备,采集数据类型包括1920×1080像素(FHD)的RGB图像和640×512像素的红外图像,将RGB图像和红外图像进行图像融合,结合机器学习方法,运用卷积神经网络分类算法对融合图像进行判断,确定棉花是否感染黄萎病从而构建一种更为实时、准确的棉花黄萎病监测系统.
卷积神经网络、棉花黄萎病、热红外成像、机器学习
S435(病虫害及其防治)
2023-02-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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