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J-GLOBAL ID：201802282006010549   整理番号：18A0200341

ファジィに基づく手法を用いた病にかかった植物の葉の同定とセグメンテーションのためのCIELuv色空間【Powered by NICT】

CIELuv color space for identification and segmentation of disease affected plant leaves using fuzzy based approach

著者 (3件)： Ganesan P. (Dept. of ECE, Vidya Jyothi Institute of Technology, Hyderabad, India) ,  Sajiv G. (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Sathyabama University, Chennai, India) ,  Leo L. Megalan (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Sathyabama University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICONSTEM  ページ： 889-894  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： 発展途上国の経済は主に農業生産性に依存する。植物病害の同定と制御は,農業生産性の質と量を向上させる上で重要な役割を果たしている。は,従来の手動法を用いた農作物病害をモニタまたは検出は非常に困難である。植物病害の同定のための計算機による自動化技術が有利である,植物病害の症状の非常に早い段階を検出すると,大きな磁場のモニタリングにおける労働者の負担を減少させた。画像処理技術は,効率的な方法で植物の影響を受けた部品の同定と抽出の問題を解くために適用することができた。本研究では,疾患影響植物の葉の早期同定とセグメンテーションのためのファジィベースの方法を提案した。Copyright 2018 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： 植物病害 ,  発展途上国 ,  労働者 ,  *曖昧さ ,  自動化 ,  計算機械 ,  農作物 ,  磁場 ,  *セグメンテーション ,  *色空間 ,  画像処理
準シソーラス用語： 病害 ,  農業生産性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ごみ処理  (SC05030O) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： ファジィ ,  手法 ,  病 ,  植物 ,  葉 ,  同定 ,  セグメンテーション ,  色空間