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J-GLOBAL ID：202202277788838005   整理番号：22A0753936

植物葉のテクスチャマッピング:次世代農業のための多次元応用【JST・京大機械翻訳】

Texture Mapping of Plant Leaves: A Multi-Dimensional Application for Next-Gen Agriculture

著者 (3件)： Rastogi Rohit (ABES Engineering College, Ghaziabad, India) ,  Rajan Rastogi Akshit (ABES Engineering College, Ghaziabad, India) ,  Sharma Divya (ABES Engineering College, Ghaziabad, India)
資料名： International Journal of Social Ecology and Sustainable Development  (International Journal of Social Ecology and Sustainable Development)
巻： 13  号： 7  ページ： 1-19  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3901A  ISSN： 1947-8402  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 地球温暖化とパンデミック脅威の観点から,社会的生態学とバランスは,持続可能な発展と開発を確実にするための時間の必然的な需要である。インドとグローブにおいて,農業と農業プロセスは,技術で革命され,多くの問題から植物を節約した。技術の利用の増加はアフリカとアラビア大陸における食品安全を確実にするだけでなく,植物葉への栄養元素の品質への研究を拡張するであろう。提示された内容では,これはMLと画像処理の利用によって達成され,それらのテクスチャとパターンを理解する。また,それは,植物葉を損傷する汚染,細菌または菌類のあらゆる影響を同定するのを助けるであろう。異なる画像処理ステップを適用してディジタルデータを精密化した。この原稿は,様々な利用可能な精製プラントデータセットに関するSVMの支援による正確な技術的プロセスを確立し,この有望な分野における技術の利用を支援するための努力として役立った。これは,人類全体への大きな援助として証明できる。Copyright 2022 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  細菌 ,  ヒト ,  画像処理 ,  大陸 ,  生態学 ,  *高次元 ,  地球温暖化 ,  機械学習 ,  持続可能な開発 ,  画像認識 ,  食品安全性
準シソーラス用語： *テクスチャマッピング ,  ディジタルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 農業 ,  コンピュータビジョン ,  画像抽出 ,  画像処理 ,  画像認識 ,  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 (6件)： 植物葉 ,  テクスチャマッピング ,  次世代 ,  農業 ,  多次元 ,  応用