基于Android平台的水稻病害智能诊断关键技术研究

• 作者: 刘小红
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: Android 病害 智能诊断 图像压缩 图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 农业工程·农业信息
• 页码范围: 183-184,193
• 页数: 3页
• 分类号: S24
• 字数: 3063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2018.10.056

摘要

针对手机客户端上传图片缓慢、损耗数据流量、图像检索和处理能力有限等问题,提出客户端对病害图像进行实时采集和压缩并上传、远程服务端识别并返回结果的方法,阐述了系统实现过程中的一些关键技术(如JPEG图像压缩技术、OpenCV图像识别处理技术等),且基于Android平台构建了水稻病害智能诊断平台.结果表明,该系统能及时、准确地鉴别病害种类,提供准确的诊断信息和防治方法,同时还能解决客户端图像处理能力低下、图像上传缓慢等问题,具有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小红	湖南信息学院电子信息学院	12	12	2.0	3.0