Hybrides Deep-Learning-Modell für die Erkennung der Weizen-Gelbrost-Krankheit
Erkennung des Schweregrads von Weizengelbrost mit einem Deep-Learning-Modell
In vielen Regionen der Welt haben sich die Qualitäts- und Ertragsverluste bei Weizen aufgrund von Weizenrostkrankheiten erhöht. Die Identifizierung der Gelbrostkrankheit zusammen mit dem Prozentsatz der durch die Rostkrankheit geschädigten Gewebe in Bezug auf den Schweregrad ist sehr wichtig und wird in der Regel durch erfahrene Auswerter oder Computer-Vision-Techniken erreicht. Mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken sollten die Kosten und der Zeitaufwand minimiert werden. In dieser Studie wird ein Klassifizierungsmodell für Weizengelbrost mit verschiedenen Schweregraden der Krankheit vorgestellt. Es wird mit Hilfe von STARGAN und Convolutio…
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Produktdetails
Weitere Autoren: Kukreja, Vinay
- ISBN: 978-620-4-23885-2
- EAN: 9786204238852
- Produktnummer: 37887417
- Verlag: Verlag Unser Wissen
- Sprache: Deutsch
- Erscheinungsjahr: 2021
- Seitenangabe: 116 S.
- Masse: H22.0 cm x B15.0 cm x D0.7 cm 191 g
- Abbildungen: Paperback
- Gewicht: 191
Über den Autor
Deepak Kumar sta attualmente svolgendo un dottorato di ricerca in Computer Science & Engineering (CSE) presso la Chitkara University, Punjab, India. Il Dr. Vinay Kukreja lavora attualmente come professore associato presso la Chitkara University, Punjab, India. Le sue aree di ricerca sono l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e lo sviluppo agile del software.
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