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通过无人机跟踪飞行、图像传输、图像处理和SVM算法等技术来实现农作物病虫害的视频监控和识别,探索了基于SSD的目标检测和跟踪方法,以及基于图像加强、特诊提取和SVM模型的作物虫害识别方法。实验结果表明:系统具有较高的识别率,能够将其应用于农业生产中,为农作物病虫害快速识别和防治提供支撑。
作物病虫害自动识别技术研究——基于视频监控和无人机平台
【摘 要】
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通过无人机跟踪飞行、图像传输、图像处理和SVM算法等技术来实现农作物病虫害的视频监控和识别,探索了基于SSD的目标检测和跟踪方法,以及基于图像加强、特诊提取和SVM模型的作物虫害识别方法。实验结果表明:系统具有较高的识别率,能够将其应用于农业生产中,为农作物病虫害快速识别和防治提供支撑。
【机 构】
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三明学院信息工程学院
【出 处】
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农机化研究
【发表日期】
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2021年10期
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2017J01779),福建省中青年教师教育科研项目(JT180513),三明学院科学研究发展基金项目(B201824)。
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