针对目前农业智能系统开发平台多基于Windows Mobile操作系统,开源性、免费性和人机交互性等方面较差等问题,提出了基于Android平......

基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取......

以分割植物叶片图像中的叶片作为研究目的,采用基于优化粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的最大熵阈值分割......

针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,......

植物叶片的脉络与形态是研究植物特征的重要出发点,其包含了植物的内在属性及重要遗传信息,对植物种类的识别起着关键作用.由于植......

植物叶片图像的预处理是进行叶形特征提取和识别的重要前提,获得高质量的预处理叶片图像对计算机辅助植物识别十分重要。本文提出......

植物叶片图像分割是植物分类和植物病害检测中的一个关键步骤,旨在把叶片图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。在分析自......

通过计算机智能辅助技术,以植物叶片作为研究对象,基于卷积神经网络模型（CNN）和支持向量机（SVM）原理提出了对植物叶片进行分类的方法;......