تشخیص آفت سوسک چهار نقطهای نخود به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی
Authors: not saved
Abstract:
نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها ×27 توسط موجک گابور، بعنوان داده های آموزشی به شبکه عصبی اعمال گردید. سپس برای تست شبکه، یک دسته از داده ها که در آموزش شبکه هیچ نقشی نداشته اند بعنوان داده تست به شبکه اعمال شده و نتایج آن مورد بررسی قرار گرفته اند. در این پژوهش از شبکه های عصبی پرسپترون و المن استفاده شد که شبکه پرسپترون نتایج بهتری نسبت به شبکه المن داشت
similar resources
تشخیص آفت سوسک چهار نقطهای نخود توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی
تشخیص آفت سوسک چهار نقطهای نخود توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی سامان ساجدیان1* چکیده: نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهرهگیری از شبکههای عصبی مصنوعی شبیهسازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 27×18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها توسط موجک گابور، بعنوان داد...
full textتشخیص بیماری قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز خیار به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی
با توجه به اینکه بیماریهای قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانه هایخیار به وجود می آورند در این پژوهش با ارائه روشی نوین و غیر مخرب مبتنی بر تکنیک پردازش تصویر وشبکه عصبی مصنوعی به تشخیص این دو نوع بیماری قارچی پرداخته شده است. مراحل مربوط به پیادهسازیروش پیشنهادی از سه بخش قطعهبندی، جداسازی قسمتهای آسیب دیده از برگ و طبقهبندی کلاس نوعبیماری است. پس از آنکه ویژگیهای رن...
full textتشخیص بیماری قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز خیار به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی
با توجه به اینکه بیماریهای قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانه هایخیار به وجود می آورند در این پژوهش با ارائه روشی نوین و غیر مخرب مبتنی بر تکنیک پردازش تصویر وشبکه عصبی مصنوعی به تشخیص این دو نوع بیماری قارچی پرداخته شده است. مراحل مربوط به پیادهسازیروش پیشنهادی از سه بخش قطعهبندی، جداسازی قسمتهای آسیب دیده از برگ و طبقهبندی کلاس نوعبیماری است. پس از آنکه ویژگیهای رن...
full textتشخیص خوشه انگور قرمز ایستاده با استفاده از پردازش تصویر و شبکه عصبی به منظور کاربرد در ربات برداشت انگور
تشخیص خوشه انگور قرمز ایستاده با استفاده از پردازش تصویر و شبکه عصبی به منظور کاربرد در ربات برداشت انگور اکبر نظری1 چکیده: در این تحقیق یک سامانه طبقه بندی خودکار بر مبنای ماشین بینایی و شبکههای عصبی مصنوعی بر اساس رنگ و مولفههای آن، توسعه داده شد. حدود 300 تصویر رقمی از باغات انگور شهرستان ارومیه در شرایط مختلف نوری از ساعات اولیه صبح تا عصر در هوای ابری و آفتابی گرفته شدند. از شبکه عصبی پ...
full textسامانه تشخیص بیماری قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز برگ خیار با تکنیک پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی
بیماریهای گیاهی میتواند باعث کاهش کیفیت و کمیت محصولات کشاورزی شوند. در بعضی از کشورها کشاورزان زمان قابل توجهی را صرف مشاوره با گیاهپزشکان میکنند در حالیکه زمان عاملی مهم در کنترل بیماری میباشد، به همین دلیل ارائه روشی سریع، ارزان و دقیق برای تشخیص بیماریهای گیاهی لازم به نظر میرسد. با توجه به اینکه بیماریهای قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانههای خیار بوج...
full textبررسی امکان استفاده از شبکه حسگر بیسیم (WSN) و پردازش تصویر در دیده بانی و تشخیص به موقع آفت مگس سفید گلخانه
مدیریت تولید محصولات گلخانهای نیازمند دانش کنترل بسیاری از عوامل محیطی ، تغذیه گیاهی و مبارزه با آفات و بیماریهای گیاهی است. یکی از مهمترین فعالیتها در فرآیند تولید محصولات گلخانهای شناخت و مبارزه با آفات میباشد. از جمله روشهای اثر بخشی سموم و کاهش میزان مصرف آنها خصوصاً در مورد سموم کنترل کننده آفات حشرهای، پیش آگاهی و اطلاع از تراکم جمعیتی آفات است. فناوری شبکههای حسگر بیسیم (WSN) از ج...
full textMy Resources
Journal title
volume 4 issue 3
pages 69- 82
publication date 2015-12-21
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023