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J-GLOBAL ID：201902249668562101   整理番号：19A2568379

葉疾患の検出と肥料提案【JST・京大機械翻訳】

Leaf Disease Detection and Fertilizer Suggestion

著者 (4件)： Indumathi. R (Department of Computer Science, Manakula Vinayagar Institute Technology, Puducherry) ,  Saagari. N (Department of Computer Science, Manakula Vinayagar Institute Technology, Puducherry) ,  Thejuswini. V (Department of Computer Science, Manakula Vinayagar Institute Technology, Puducherry) ,  Swarnareka. R (Department of Computer Science, Manakula Vinayagar Institute Technology, Puducherry)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSCAN  ページ： 1-7  発行年： 2019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： 農業の分野は,植物の葉を攻撃する病気を含む大きな脅威である。我々のシステムは,影響を受けた葉の面積と葉を攻撃する病気を見出す。これは画像処理を用いて達成される。葉の病気を予測するシステムがある。著者らのシステムは,葉における病気の検出においてより多くの精度を生み出すために,k-medoididクラスタ化とランダムフォレストアルゴリズムを使用した。最初に画像を前処理し,次にクラスタ化法を適用して葉の影響領域を見出した。次に,これを,平均,SD,エントロピー,RMS,分散性,Smoothness,Kurtosis,Skewness,IDM,Contrast,Correlation,エネルギー,およびHomogeneityのような13の特性を,これを通して処理し,正確さを測定し,病気を発見する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  農業 ,  前処理 ,  *クラスタ化 ,  画像 ,  画像処理 ,  エントロピー ,  分散度
準シソーラス用語： ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 葉 ,  疾患 ,  肥料 ,  提案