干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于机器学习的农业资源检索

Arid

	基于机器学习的农业资源检索
	蔡骋; 方勇; 覃香; 赵丰富; 郝欢; 孟雨; 黄少立; 龙满生
完成单位	西北农林科技大学
登记(发布)日期	2012
中文摘要	首次以统计学习实现自然环境条件下的瓢虫密度估计,在农业环境监测方面具有广阔的应用前景。创新性地以稀疏主元分析结合线分类器实现了苹果内部理化指标的无损分类。该研究对于改善苹果分级准确度,提高果农收入具有重要的促进意义。在移动终端平台上以计算机视觉技术实现了植物叶片图像识别系统,对于光照、拍摄角度都有较好的鲁棒性,对于西部旱区野外物种普查、检测提供了有力的支撑。
中文关键词	资源检索 ; 农业资源 ; 机器学习 ; 实现 ; 苹果
成果类型	基础理论
中图法分类号	G254
URL	http://dbpub.cnki.net/grid2008/dbpub/detail.aspx?dbcode=SNAD&dbname=SNAD&filename=SNAD000001589367
来源机构	西北农林科技大学
资源类型	成果
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/243046
推荐引用方式 GB/T 7714	蔡骋,方勇,覃香,等. 基于机器学习的农业资源检索[Z]. 基础理论,2012.