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J-GLOBAL ID：202202290995900397   整理番号：22A0958149

画像処理を用いたスマート収穫疾患の同定【JST・京大機械翻訳】

Smart Harvest Diseases Identification using Image Processing

著者 (4件)： Roshan Kanaklata (Department of Electronics & Communication Engineering, Asansol Engineering College, Asansol - 713305, India, West Bengal) ,  Dutta Ritam (Center of Intelligent Systems and Robotics, ITER, Siksha ‘O’ Anusandhan (Deemed to be University), Bhubaneswar - 751030, India, Odisha) ,  Roy Bhaskar (Department of Electronics & Communication Engineering, Asansol Engineering College, Asansol - 713305, India, West Bengal) ,  Goswami Chiranjib (Department of Electronics & Communication Engineering, Asansol Engineering College, Asansol - 713305, India, West Bengal)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 1228  号： 1  ページ： 012006 (12pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 葉または果実病害の手動同定は,大規模生産に来るときほとんど不可能であり,大量のマンパワーを必要とする非常に時間がかかるタスクである。したがって,疾患同定が数分以内に行われる既存の技術を使用した。コードが開発され,監視ドローンの何れにも展開されたとき,大規模面積は数分とより少ない人力でカバーできる。ここでは,この提案において,提案した2つの方法がある。1つはキーワードを使用し,他の方法は,分類器が利用可能なデータベースで訓練され,最も高い精度を持つ分類器がテストセットに対してテストされ,結果が得られる。土地の巨大な面積があるとき,葉病害を手動で同定することは,多くのマンパワーを必要として,また,時間がかかる。したがって,このコードを任意の噴霧機ドローンに展開することは,数分以内に疾患を同定するのに役立つであろう。疾患同定とともに,病気の特定の経度および緯度は,土地が巨大であるという事実により,葉の位置を節約し,農民は場所の探索を行わなかった。代わりに,ドローンは正確な位置に飛び,それぞれの肥料を噴霧する。葉疾患の同定の前に,病気の葉の光は捕獲され,そのために,農家は,薬物が必要かどうかを決定することができる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キーワード ,  データベース ,  農民 ,  労働力 ,  緯度 ,  経度 ,  果物 ,  葉 ,  *画像処理 ,  土地 ,  噴霧 ,  無人機 ,  同定 ,  手作業
準シソーラス用語： 農家 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像処理 ,  収穫 ,  疾患 ,  同定