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J-GLOBAL ID：202202256496919190   整理番号：22A1105298

畳込みニューラルネットワークを用いた茶葉病の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Tea Leaf Diseases Using Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Chakraborty Subham (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Silchar, Silchar, Assam, India) ,  Murugan R. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Silchar, Silchar, Assam, India) ,  Goel Tripti (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Silchar, Silchar, Assam, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 869  ページ： 283-296  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： ヒ素はインドで最も高い茶生産状態である。この状態の経済は茶の栽培と生産性に大きく依存する。茶栽培者への最大の挑戦は,微生物や農薬の損傷なしに茶を生産することである。葉は茶の収穫製品であるので,葉病害は重要な役割を果たす。葉への意識とケアの欠如は,植物,製品品質,および量に好ましくない影響を引き起こす。病気の症状は葉で観察できる。葉は色の変化またはその上にスポットを示すことにより症状を示す。これらの疾患の同定は手動で,より多くの時間を消費し,費用がかかる。アイデアは,自動的に葉画像から病気を正確に同定し,分類することである。畳み込みニューラルネットワークを本研究で提案し,それは92.59%の精度で病気を分類し,この特定の目的のためのサポートベクトルマシンやK最近傍のような一般的な分類器より正確である。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： *茶 ,  微生物 ,  ヒ素 ,  *ニューラルネットワーク ,  農薬 ,  *葉 ,  インド ,  栽培 ,  コンピュータビジョン ,  製品品質 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *茶葉 ,  病害 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 茶葉病 ,  コンピュータビジョン ,  画像分類 ,  機械学習 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： し好料作物  (FC03076D) ,  アルカロイドし好飲料  (FJ06030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  茶葉 ,  分類