基于机器视觉的水稻纹枯病检测与分类的研究与实现

• 作者: 于翔 沈美
• 来源期刊: 江苏科技信息
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 机器视觉 农作物病害 水稻纹枯病
• 年，卷（期）: 2019,（34）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 3337字
• 语种: 中文

摘要

鉴于无线传输技术的推广和应用,文章以无人机为载体,以水稻纹枯病为例,通过机器视觉、机器学习等技术,重点研究、实现了基于机器视觉的农田农作物病害信息的诊断、监测、分级,并对该系统进行深层次探索和功能分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于翔	南通科技职业学院信息与智能工程学院	11	14	2.0	3.0
2	沈美	南通科技职业学院信息与智能工程学院	6	1	1.0	1.0