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J-GLOBAL ID：201702250460917309   整理番号：17A1649205

BPフィードフォワードニューラルネットワークに基づく成熟リンゴ果実の同定と計数【Powered by NICT】

Identification and counting of mature apple fruit based on BP feed forward neural network

著者 (4件)： Lal Shreya (Department of Computer Science and Engineering, VSSUT, Burla, Odisha, India - 768018) ,  Behera Santi Kumari (Department of Computer Science and Engineering, VSSUT, Burla, Odisha, India - 768018) ,  Sethy Prabira Kumar (Department of Electronics, Sambalpur University, Burla, Odisha, India - 768019) ,  Rath Amiya Kumar (Department of Computer Science and Engineering, VSSUT, Burla, Odisha, India - 768018)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSS  ページ： 361-368  発行年： 2017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： 果実の分類は果実の無数の数のために,面倒で退屈な作業である。果実とその成熟度レベルの検出と分類のための伝統的なアプローチは,専門家による肉眼観察,時間消費であると目の疲労を起こすに基づいている。画像処理と機械学習の進歩技術自動果実を分類し,計数,正確に,迅速かつ非破壊的に役立つ。自動リンゴ果実の熟度を検出し,分類する方法,その色特徴に基づく成熟または未成熟であるかどうかを提案した。リンゴの画像を変更し,画像処理技術は,リンゴ色成分(R, G, B)の抽出に適用した。人工神経回路網は成熟および未成熟applesusingcolor成分を同定し計数する分類器として用いた。提案したモデルは98.1%の精度を持つ,すべての三属性を入力として使用した。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： 画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  熟度 ,  機械学習
準シソーラス用語： 未成熟 ,  色特徴 ,  *計数 ,  *フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  織布  (YM05040J)

タイトルに関連する用語 (7件)： BP ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  成熟 ,  リンゴ ,  果実 ,  同定 ,  計数