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J-GLOBAL ID：201702274499117031   整理番号：17A0214095

強固で実際的なプラント診断システムに関する基礎的研究【Powered by NICT】

Basic Investigation on a Robust and Practical Plant Diagnostic System

著者 (5件)： Fujita Erika ,  Kawasaki Yusuke ,  Uga Hiroyuki ,  Kagiwada Satoshi ,  Iyatomi Hitoshi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLA  ページ： 989-992  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確なプラント診断は専門家の知識を必要とするが,通常は高価で時間がかかる。,植物病害できる正確・簡便・低コスト自動診断システムを設計することが必要となってきた。本論文では,新しい実用的な植物病害検出システムを提案した。健全葉の画像から成る7,520キュウリ葉画像とほとんど全てのタイプのウイルス病の感染したものを用いた。葉はただ一つの要求中の現場に撮影した,すなわち,各画像はその中心で葉を含む,多種多様な外観の(すなわち,パラメータを含む距離,角度,背景,および照明条件は均一ではなかった)とを達成する必要がある。本実験で用いた画像の半分は悪条件で採取したが,畳込みニューラルネットワークに基づく分類システムは4倍交差検証戦略の下で82.3%の精度の平均値を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  ウイルス感染症 ,  照明条件 ,  植物病害 ,  画像 ,  畳込み ,  キュウリ ,  *プラント
準シソーラス用語： *診断システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強固 ,  プラント ,  診断システム ,  基礎的研究