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Las enfermedades y plagas de las plantas son factores importantes que determinan su rendimiento y calidad. La identificación de enfermedades y plagas de las plantas puede llevarse a cabo mediante el procesamiento digital de imágenes. En los últimos años, el aprendizaje profundo ha hecho grandes avances en el campo del procesamiento digital de imágenes, muy superiores a los métodos tradicionales. Cómo utilizar la tecnología de aprendizaje profundo para estudiar la identificación de enfermedades y plagas de las plantas se ha convertido en un tema de investigación de gran interés para los…mehr

Produktbeschreibung
Las enfermedades y plagas de las plantas son factores importantes que determinan su rendimiento y calidad. La identificación de enfermedades y plagas de las plantas puede llevarse a cabo mediante el procesamiento digital de imágenes. En los últimos años, el aprendizaje profundo ha hecho grandes avances en el campo del procesamiento digital de imágenes, muy superiores a los métodos tradicionales. Cómo utilizar la tecnología de aprendizaje profundo para estudiar la identificación de enfermedades y plagas de las plantas se ha convertido en un tema de investigación de gran interés para los investigadores. Este libro proporciona una definición del problema de detección de enfermedades y plagas de las plantas, y presenta una comparación con los métodos tradicionales de detección de enfermedades y plagas de las plantas. De acuerdo con la diferencia de estructura de la red, este estudio esboza la investigación sobre la detección de enfermedades y plagas de las plantas basada en el aprendizaje profundo en los últimos años desde tres aspectos de la red de clasificación, la red de detección y la red de segmentación, y se resumen las ventajas y desventajas de cada método.
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Autorenporträt
P. Jayapriya ist Assistenzprofessorin im Fachbereich Informatik am NGM College in Pollachi, das der Bharathiar University angeschlossen ist. Sie hat promoviert und verfügt über mehr als 11 Jahre Lehrerfahrung mit Spezialisierung auf digitale Bildverarbeitung, Betriebssysteme, Deep Learning und maschinelles Lernen. Sie hat mehr als 12 Forschungsartikel veröffentlicht.