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J-GLOBAL ID：202202229716541646   整理番号：22A0417009

ファジィ論理を用いたトマトの病気検出【JST・京大機械翻訳】

Tomato Sickness Detection Using Fuzzy Logic

著者 (2件)： Vijayalakshmi L. (Department of Computer Science, University of Madras, Chennai, India) ,  Sornam M. (Department of Computer Science, University of Madras, Chennai, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1404  ページ： 237-248  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,トマト病害を同定する2つのアルゴリズムを比較するために実験を行った。本研究は,特にトマト植物病害に対して,植物病害を自動的に分類し,検出することを目的とした。提案方法において,Res Net CNNアーキテクチャを,トマト疾患を検出するために,完全接続層におけるファジィc-平均とエッジ検出アルゴリズムをハイブリッド化することによって使用した。その結果,通常,灰色スポット,細菌キャンカー,および後期疫病のようなトマト植物に発生する病気はほとんど検出されなかった。その結果,提案方法は97.01%の精度を達成し,これは以前に確立された手法よりも非常に許容できるものであった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  細菌 ,  *トマト ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  植物病害 ,  エッジ検出 ,  曖昧さ ,  計算機アーキテクチャ ,  疫病 ,  *ファジィ論理
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  病害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ファジィc平均クラスタリング ,  画像処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  エッジ検出

分類 (1件)： 野菜  (FC03043X)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ論理 ,  トマト ,  病気検出