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AR辅助的基于HOG-SVM移动水稻病害智能分析与识别系统
编号：21
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更新：2020-08-23 09:57:40
浏览：893次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
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摘要
针对传统病害识别系统中存在拍摄环境要求高、样本数量要求多的缺点，本文研究设计了一套AR辅助的基于HOG-SVM的识别方案。较少素材量的前提下，由于在诊断系统中引入AR技术辅助拍摄，本方案从训练时长，识别速度以及平均精度上优于其他方法。以安卓终端为例，实现了AR辅助基于HOG-SVM快速识别病害指导用户提高拍摄质量的移动水稻病害识别系统。实验结果证明，AR技术与基于HOG-SVM快速识别方案的结合能够在训练素材很少的前提下给出更有效的结论，使得移动水稻病害识别系统更具可行性。
关键词
AR,HOG,SVM,水稻,病害识别
报告人
徐识溥
助理研究员 上海市农业科学院稿件作者
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重要日期
-
会议日期
09月17日
2020
至09月20日
2020
-
10月28日 2020
注册截止日期
-
11月10日 2020
初稿截稿日期
主办单位
中国计算机学会
中国图象图形学学会
中国仿真学会
中国图象图形学学会
中国仿真学会
承办单位
吉林动画学院
吉林大学
长春理工大学
长春大学
中科院长春光机所
吉林大学
长春理工大学
长春大学
中科院长春光机所
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