原文服务方: 作物学报       
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应用神经网络方法解决小麦高产群体图像识别
小麦高产群体图像
图像分割
图像增强
BP人工神经网络
图像识别
基于图像处理技术的小麦群体叶绿素状况估计研究
图像处理技术
小麦群体
叶绿素状况
基于颜色特征RSTR-GMR的群体小麦图像分割算法
图像处理
阈值分割
小麦冠层
RGB颜色空间
颜色特征
基于图像处理的小麦叶绿素估测模型研究
图像处理技术
小麦
颜色特征
叶绿素
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 小麦群体图像特征识别方法的研究--小麦群体总茎数的估测
来源期刊 作物学报 学科
关键词
年,卷(期) 2004,(12) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 1281-1283
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0496-3490.2004.12.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑丽敏 中国农业大学农学与生物技术学院 74 938 18.0 27.0
2 朱虹 中国农业大学农学与生物技术学院 40 575 16.0 22.0
3 单成钢 中国农业大学农学与生物技术学院 8 176 7.0 8.0
7 廖树华 中国农业大学农学与生物技术学院 43 755 18.0 27.0
8 梁振兴 中国农业大学农学与生物技术学院 15 303 9.0 15.0
9 王璞 中国农业大学农学与生物技术学院 204 5079 40.0 60.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
共引文献  (229)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (24)
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
作物学报
月刊
0496-3490
11-1809/S
大16开
1950-01-01
chi
出版文献量(篇)
5614
总下载数(次)
0
总被引数(次)
197718
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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