文献

J-GLOBAL ID：202202244186701737   整理番号：22A0979375

ダイズ植物におけるアジアさび病の段階決定のための画像処理と高度インテリジェントコンピューティングの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Image Processing and Advanced Intelligent Computing for Determining Stage of Asian Rust in Soybean Plants

著者 (2件)： Neves Ricardo A. (Embrapa Instrumentation,Sao Carlos,SP,Brazil) ,  Cruvinel Paulo E. (Embrapa Instrumentation,Sao Carlos,SP,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSC  ページ： 280-286  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： 本論文は,ダイズ植物(Glycine max(L.)Merrill)におけるアジアさび病(Phakopsora pachyrhizi)の段階をモニタリングおよび同定するために,ディジタル画像処理および計算知能の高度な技術を用いる新しい方法を提示する。その確立は,ダイズ植物葉のディジタル画像の組織化と構造化,画像前処理段階,および農業評価を含む意味論アプローチによる病気発生過程の現象学に基づくセグメンテーションを含んだ。この方法はまた,ステージとそれらの進化の分類と解釈のためのサポートベクトルマシンを用いた機械学習と同様に,病気の存在のため,葉上に現れるパターンの認識を必要とした。パターン認識の段階のために,特徴抽出スケール不変特徴変換,Hu不変モーメント,および配向勾配のヒストグラムの技術を使用し,主成分分析を特徴の統合ベクトルの次元縮小のために実施した。この方法の適用の結果は,農業生産者による生産システムの意思決定における補助金決定のための病気の監視と同定の可能性を示した。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： パターン認識 ,  ベクトル ,  意思決定 ,  生産システム ,  セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  *ダイズ ,  *画像処理 ,  人工知能 ,  ディジタル画像 ,  モーメント ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： ダイズ ,  植物 ,  アジア ,  さび病 ,  段階 ,  画像処理 ,  高度 ,  コンピューティング ,  応用