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蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術 版權信息
- ISBN：9787109321748
- 條形碼：9787109321748 ; 978-7-109-32174-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術 內容簡介
本書結合濰坊科技學院山東省高校設施園藝實驗室資助項目，旨在根據對當前蔬菜產業的發展現狀分析，從全產業鏈角度(產前、產中、產后)出發，利用現代信息技術、圖像處理和機器學習等理論獲取蔬菜表型和生長信息，開展蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術研究，提出蔬菜全產業鏈中機器自主實時檢測的技術與方法，結合植物科學、植物病理學、植物營養學等理論知識為精細農業提供理論依據和技術儲備，也為改變我國蔬菜產業“散而不聚，大而不強，粗而不精，多而不優”的現狀提供技術支撐。
蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術 目錄
前言
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術 研究現狀
1.2.1 文獻來源
1.2.2 文獻處理
1.2.3 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術研究文獻計量分析
1.2.4 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術研究趨勢分析
1.2.5 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術研究述評
1.3 研究目的與內容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究內容
2 機器視覺及其相關技術與蔬菜全產業鏈轉型
2.1 機器視覺的概念
2.2 機器視覺的組成部分
2.2.1 照明系統
2.2.2 相機
2.2.3 圖像處理軟件
2.3 機器視覺的工作原理和技術優勢
2.3.1 機器視覺的工作原理
2.3.2 機器視覺的技術優勢
2.4 機器視覺的技術瓶頸
2.4.1 機器視覺的檢測識別性能亟待改進
2.4.2 機器視覺的硬件存儲能力亟待提升
2.4.3 機器視覺的算法模型亟待優化
2.5 傳統圖像識別技術概述
2.5.1 圖像識別技術的產生
2.5.2 傳統圖像識別技術
2.6 基于深度學習的圖像分類技術
2.6.1 深度學習的理論
2.6.2 卷積神經網絡的起源和發展
2.6.3 卷積神經網絡的特點
2.6.4 卷積神經網絡的訓練過程
2.7 基于深度學習的目標檢測技術
2.7.1 基于區域的卷積神經網絡
2.7.2 基于區域的快速卷積神經網絡
2.7.3 基于區域的 快卷積神經網絡
2.7.4 單次多盒檢測器
2.7.5 YOLO網絡
2.8 機器視覺的典型應用領域
2.8.1 圖像識別應用領域
2.8.2 圖像檢測應用領域
2.8.3 視覺定位應用領域
2.8.4 物體測量應用領域
2.8.5 物體分揀應用領域
2.9 機器視覺助力蔬菜產業智慧化轉型升級
2.9.1 機器視覺提高蔬菜機器裝備智能化
……
3 溫室復雜背景下蔬菜病害圖像識別
4 溫室復雜背景下蔬菜采摘定位機器視覺關鍵技術
5 面向商超應用的蔬菜智能稱重機器視覺關鍵技術
6 智慧農業驅動蔬菜全產業鏈變革研究
7 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術相關應用
8 蔬菜全產業鏈機器視覺關鍵技術展望
參考文獻
后記
展開全部
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