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J-GLOBAL ID：202202214929921633   整理番号：22A0853931

オクラの分類に対する機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning Approach to Classification of Okra

著者 (6件)： Karyemsetty Nagarjuna (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Rudra Poojitha (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Yaswanth Gollapudi (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Nikhitha Gannamaneni (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Kodali Navya Sri (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Prasad Chitturi (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of CSE,Vaddeswaram,AP,India,522502)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSSIT  ページ： 843-847  発行年： 2022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： 農業における画像分類目的のために,異なる機械学習技術を使用した。それらは,農民の作業を助けるために,根,葉または植物の検出と分類に適用できる。本論文は,沖縄のインドの農民によるオクラのポストハーベストマニュアル分類に対する代替案または解決策を提案することを目的とする。したがって,日本農業協力によって確立されたカテゴリーにオクラを分類するために,深い学習を実行した。本研究におけるオクラの分類特徴は,それらの長さと形状であり,それらは2つのクラスAとBに分類された。バックグラウンドノイズ消去,グレースケーリングおよび強化,画像再サイジングおよび再構成のような前処理層のセットを用いて,より高い検出率を提供した。さらに,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を実装し,パターンを検出し,出力を予測した。Copyright 2022 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： 農業 ,  農民 ,  サイジング ,  インド ,  再構成 ,  沖縄県 ,  *オクラ ,  雑音低減 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 画像分類 ,  検出率 ,  機械学習技術 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： オクラ ,  分類 ,  機械学習