人工智能時(shí)代設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究

定　價(jià)：￥36.00

作　者：	劉君，王學(xué)偉
出版社：	中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787109258242	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：
開(kāi)本：		頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　作者依據(jù)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)別檢測(cè)預(yù)警，從圖像預(yù)處理、圖像分割、特征值提取、分類(lèi)識(shí)別、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)幾個(gè)方面進(jìn)行了全面、系統(tǒng)的研究。深入分析和挖掘農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律和生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，針對(duì)大田環(huán)境、復(fù)雜環(huán)境下的病蟲(chóng)害圖像，背景信息量巨大，病蟲(chóng)害特征多變、病蟲(chóng)害關(guān)聯(lián)度高和病蟲(chóng)害復(fù)雜度高等特點(diǎn)，以農(nóng)作物病蟲(chóng)害的生理學(xué)特征為基礎(chǔ)，將圖像處理技術(shù)和生物信息學(xué)相結(jié)合，研究復(fù)雜背景下的病蟲(chóng)害圖像預(yù)處理、病蟲(chóng)害分割、病斑特征提取和病斑識(shí)別等一系列關(guān)鍵算法，建立農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)和分析模型，并將識(shí)別診斷模型應(yīng)用于番茄病蟲(chóng)害圖像識(shí)別檢測(cè)軟件和番茄生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)微信平臺(tái)中。希望《人工智能時(shí)代設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究》能對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息化領(lǐng)域的同行有所借鑒。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能時(shí)代設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)研究》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

前言
第一章緒論
一、研究背景與意義
（一）研究背景
（二）研究意義
二、設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
（一）基于人工設(shè)計(jì)特征的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警流程
（二）基于人工設(shè)計(jì)特征的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像分割技術(shù)研究現(xiàn)狀
（三）基于人工設(shè)計(jì)特征的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像特征提取技術(shù)研究現(xiàn)狀
（四）基于人工設(shè)計(jì)特征的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像分類(lèi)識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀
（五）基于深度特征學(xué)習(xí)的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀
（六）設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別技術(shù)的已有研究存在的瓶頸
（七）設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別技術(shù)迫切需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題
（八）深度學(xué)習(xí)技術(shù)在設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別中的應(yīng)用研究趨勢(shì)
三、研究目的與內(nèi)容
四、本章小結(jié)
第二章基于深度特征學(xué)習(xí)的設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)
一、深度學(xué)習(xí)理論
（一）深度學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展
（二）深度學(xué)習(xí)的局限性
（三）深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展趨勢(shì)
二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
（一）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源和發(fā)展
（二）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
（三）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題
三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程
（一）正向傳播（feed forward）階段
（二）反向傳播（back propagation）階段
四、基于圖像識(shí)別技術(shù)的目標(biāo)檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)
（一）基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）
（二）基于區(qū)域的快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fast R-CNN）
（三）基于區(qū)域的更快卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Faster R-CNN）
（四）你只看一次網(wǎng)絡(luò)（YOLO）
（五）單鏡頭多盒檢測(cè)器（SSD）
五、本章小結(jié)
第三章設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害發(fā)生機(jī)理分析
一、蔬菜病害成因與病害三角原理分析
（一）蔬菜病害成因分析
（二）蔬菜病害三角原理分析
二、設(shè)施蔬菜發(fā)病環(huán)境機(jī)理分析
（一）溫室生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)
……
第四章設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集構(gòu)建技術(shù)研究
第五章設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害圖像預(yù)處理技術(shù)研究
第六章基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄葉部典型病害檢測(cè)方法
第七章基于遷移學(xué)習(xí)的番茄葉部典型病害檢測(cè)方法
第八章基于Android的番茄葉部典型病蟲(chóng)害檢測(cè)系統(tǒng)
第九章設(shè)施蔬菜病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)相關(guān)技術(shù)研究
第十章研究展望
參考文獻(xiàn)