Detection and classification of pests from crop images using Support Vector Machine

有害生物分析 鉴定(生物学) 支持向量机 农业 人工智能 像素 生产(经济) 过程(计算) 图像处理 上下文图像分类 计算机科学 机器视觉 特征(语言学) 农业工程 计算机视觉 工程类 图像(数学) 生物 生态学 植物 操作系统 语言学 哲学 宏观经济学 经济
作者
Preetha Rajan,B. Radhakrishnan,L. Padma Suresh
标识
DOI:10.1109/icett.2016.7873750
摘要

Agriculture is the mother of all culture. Economy and prosperity of a country depends on agriculture production. Agriculture provides food as well as raw material for industry. Agriculture production is inversely affected by pest infestation and plant diseases. Early pest identification and disease detection will help to minimize the loss of production. Naked eye observation is a common using method to identify the pest. But it is time consuming process. In this paper we proposed an automatic pest identification system using image processing techniques. Color feature is used to train the SVM to classify the pest pixels and leaf pixels. Morphological operations are used to remove the unwanted elements in the classified image.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
李健的应助被星空舒采纳,获得10
1秒前
jhb发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
无极微光的应助被直率雪曼采纳,获得20
2秒前
2秒前
wwwjh发布了新的文献求助10
3秒前
coco完成签到,获得积分10
3秒前
llnio完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
whm完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
MYlin完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
时长两年半完成签到,获得积分10
8秒前
fighting发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
赘婿的应助被债主的蹬蹬采纳,获得10
10秒前
糊涂的万发布了新的文献求助10
10秒前
科研小辉完成签到,获得积分10
11秒前
llnio关注了科研通微信公众号
12秒前
12秒前
光纪华语瑞关注了科研通微信公众号
13秒前
花开完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
会飞的猪发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
jhb完成签到,获得积分10
15秒前
djbj2022完成签到,获得积分10
16秒前
Yiy发布了新的文献求助10
16秒前
上官若男的应助被悲凉的怜蕾采纳,获得10
17秒前
17秒前
eceg完成签到 ,获得积分10
18秒前
日尧发布了新的文献求助10
19秒前
CHEN_ZE_LU完成签到,获得积分10
20秒前
22秒前
anon完成签到,获得积分10
22秒前
orixero的应助被大方的佐宥采纳,获得10
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7789544
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9327208
关于积分的说明 20416544
捐赠科研通 7378857
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3322819
关于科研通互助平台的介绍 2470726
邀请新用户注册赠送积分活动 2339630