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J-GLOBAL ID：202202223885197929   整理番号：22A1104088

YOLOを用いた画像処理に基づくコムギスパイク検出【JST・京大機械翻訳】

Image processing based Wheat spike detection using YOLO

著者 (4件)： Singh Suraj (National Institute of Technology,Department of Computer Applications,Kurukshetra,Haryana,India) ,  Thakur Anupam Kumar (National Institute of Technology,Department of Computer Applications,Kurukshetra,Haryana,India) ,  Goyal Neha (National Institute of Technology,Department of Computer Applications,Kurukshetra,Haryana,India) ,  Gupta Kapil (National Institute of Technology,Department of Computer Applications,Kurukshetra,Haryana,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 757-763  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： 穀物は,地理的位置,その場所の天候,および穀粒のアベイラビリティに基づいて,どの国でも大規模に使用される食用である。コムギ,米およびトウモロコシは,それらの間でほとんどない。人口が増加するにつれて,消費者も増加している。技術開発により,研究者と科学者は,人間性の改善のためのこの開発の探索と利用に興味を示した。AI(人工知能)は,ほとんどあらゆる圃場で制御を取って,農業は,それらの1つである。注意深く見ると,第一段階で行われなければならない必須な薄さは,おそらく植物の果実の穀粒スパイクを検出することである。さらに,この検出のために,物体検出は通常起こる。多くの研究が既に行われているが,まだ期待は高い。これまでに発表された論文では,粒子スパイクを検出するために,いくつかのアルゴリズムが既に議論されている。本論文では,2つの最適アルゴリズム:YOLO(YouのみLook)とSSD(Single Shot検出)を論じた。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： アルゴリズム ,  消費者 ,  農業 ,  穀類 ,  最適化手法 ,  *コムギ ,  *画像処理 ,  地理学 ,  アベイラビリティ ,  人工知能 ,  人間性
準シソーラス用語： 物体検出 ,  天候 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像処理 ,  コムギ ,  スパイク