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J-GLOBAL ID：201902282248933316   整理番号：19A1426710

病害特徴の作物病害識別における応用研究総説【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Diao Zhihua (鄭州軽工業学院電气信息工程学院/河南省信息化電器重点実験室,河南鄭州,450002) ,  Yuan Wanbin (鄭州軽工業学院電气信息工程学院/河南省信息化電器重点実験室,河南鄭州,450002) ,  Diao Chunying (鄭州軽工業学院電气信息工程学院/河南省信息化電器重点実験室,河南鄭州,450002) ,  Wu Yuanyuan (鄭州軽工業学院電气信息工程学院/河南省信息化電器重点実験室,河南鄭州,450002)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 47  号： 5  ページ： 71-74  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  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： 病害の特徴とは、作物が病害に感染する時、生理、形態と構造で病変の特徴を発生し、病害の識別は抽出した作物病害の特徴を利用して作物に対して病害識別を行い、通常病害の形状、テクスチャと色を識別特徴とする3つの重要な指標である。画像処理技術を病害特徴抽出認識における研究と発展に適用し、それぞれ形状、色、テクスチャの特徴抽出から、部分学習方法の病害識別に基づき、近年の作物病害特徴抽出識別の応用研究について総説をまとめた。病害識別研究におけるいくつかの特徴の優位性と不足を分析し,農業検出と同定における病害特徴の展望を展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  特徴抽出 ,  *文献展望 ,  形態 ,  *農作物 ,  農業
準シソーラス用語： 学習方法 ,  質感 ,  病巣 ,  *病害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 微生物による植物病害一般  (FC04051H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  農業一般  (FB01010A) ,  果樹  (FC03042G) ,  植物の病災害一般  (FC04010Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 病害 ,  作物 ,  識別 ,  応用 ,  研究 ,  総説