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Rilevamento e segmentazione delle erbe infestanti con l'apprendimento profondo

Rilevamento e segmentazione delle erbe infestanti con l'apprendimento profondovon V . S. Naresh Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über Rilevamento e segmentazione delle erbe infestanti con l'apprendimento profondo

Negli ultimi tempi, in cui i sistemi di automazione hanno acquisito la massima priorità per digitalizzare il mondo, il settore dell'agricoltura svolge un ruolo fondamentale nella crescita dell'economia indiana. Il rilevamento e la segmentazione delle piante infestanti è un nuovo problema di ricerca nel campo dell'agricoltura. In questo lavoro presentiamo un modulo di segmentazione delle piante infestanti. Il modulo di classificazione delle erbe infestanti necessita di un'attività di elaborazione dell'immagine per rilevare l'esistenza di una rete neurale per elaborare l'immagine e per classificare l'immagine vengono utilizzati vari classificatori, come la foresta casuale, l'albero decisionale e la SVM. Le prestazioni dei classificatori sono misurate utilizzando metriche di valutazione standard.

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  • Sprache:
  • Italienisch
  • ISBN:
  • 9786206606901
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 68
  • Veröffentlicht:
  • 26. November 2023
  • Abmessungen:
  • 150x5x220 mm.
  • Gewicht:
  • 119 g.
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Beschreibung von Rilevamento e segmentazione delle erbe infestanti con l'apprendimento profondo

Negli ultimi tempi, in cui i sistemi di automazione hanno acquisito la massima priorità per digitalizzare il mondo, il settore dell'agricoltura svolge un ruolo fondamentale nella crescita dell'economia indiana. Il rilevamento e la segmentazione delle piante infestanti è un nuovo problema di ricerca nel campo dell'agricoltura. In questo lavoro presentiamo un modulo di segmentazione delle piante infestanti. Il modulo di classificazione delle erbe infestanti necessita di un'attività di elaborazione dell'immagine per rilevare l'esistenza di una rete neurale per elaborare l'immagine e per classificare l'immagine vengono utilizzati vari classificatori, come la foresta casuale, l'albero decisionale e la SVM. Le prestazioni dei classificatori sono misurate utilizzando metriche di valutazione standard.

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