文献

J-GLOBAL ID：201702228655608657   整理番号：17A1317458

無人機のプラットフォームと画像分析に基づく圃場作物の検出【JST・京大機械翻訳】

Area measurement for field crops based on UAV platform and image analysis

著者 (5件)： Min Wenfang (農業部農業物聯网技術集成与応用重点実験室,安徽合肥 230036;安徽農業大学信息与計算机学院,安徽合肥 230036) ,  Jiang Chaohui (農業部農業物聯网技術集成与応用重点実験室,安徽合肥 230036;安徽農業大学信息与計算机学院,安徽合肥 230036) ,  Li Xiang (農業部農業物聯网技術集成与応用重点実験室,安徽合肥 230036;安徽農業大学信息与計算机学院,安徽合肥 230036) ,  Jiang Guanyang (農業部農業物聯网技術集成与応用重点実験室,安徽合肥 230036;安徽農業大学信息与計算机学院,安徽合肥 230036) ,  Rao Yuan (農業部農業物聯网技術集成与応用重点実験室,安徽合肥 230036;安徽農業大学信息与計算机学院,安徽合肥 230036)
資料名： Hunan Nongye Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Hunan Nongye Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 43  号： 2  ページ： 212-216  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2085A  ISSN： 1007-1032  CODEN： HNDXFL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 農作物の空間分布とその面積を効率的,正確,タイムリーに得るために,無人機のプラットフォームと画像分析に基づく作物の検出方法を確立した。小型4ロータ無人機搭載高性能デジタルカメラを用いて作物画像を取得した後、図元の分割と目視解釈により目標サンプルを獲得し、その21次元色特徴と3次元テクスチャ特徴を抽出し、BPニューラルネットワーク分類器とピクセル累積法を用いて作物種識別と面積測定を行った。試験結果は,コムギ,アブラナ,ソラマメ,およびニンニクの平均認識率が86%に達し,平均相対誤差が9.62%であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *農作物 ,  コムギ ,  *画像 ,  空間分布 ,  アブラナ ,  *無人機 ,  検出法 ,  ソラマメ ,  *画像分析 ,  画素
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  認識率 ,  テクスチャ特徴 ,  色特徴 ,  ディジタルカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： unmanned aerial vehicle ,  image processing ,  crop identification ,  area measurement

分類 (1件)： 作物栽培一般  (FC03010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人機 ,  プラットフォーム ,  画像分析 ,  圃場 ,  作物