| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787109336452 |
| 所属分类：图书>农业/林业>农学(农艺学) |
新华正版 团购优惠请咨询客服内容简介
在 高度重视农业经济，推动农业现代化的进程中，充分利用现代科学技术，例如深度学习、人工智能、大数据、图像识别等，融入农业生产过程，特别是作物病虫害防控，对农业现代化发展具有重要意义。本书整理和凝练了近几年作者在作物病害智能识别与监测方面的研究成果，内容包括：基于网络的作物病害图像扩充技术、基于深度学习（、 、、、、等）的作物叶片病害识别技术、基于不同尺度的小麦赤霉病等级监测技术、基于的苹果叶部病斑等级划分技术等。本书的研究成果，能够解决传统田间目测手查、过量漫洒农药投入导致生产效率低或环境污染等问题，能够为 门及农民在灾害中提供科学决策信息，提高农业防灾减灾能力，从而全面提升农业灾害的综合监测与应对能力。
目 录
前言
绪论
研究背景及意义
研究进展
作物病害图像增强技术
作物病害智能识别技术
作物病斑分割技术
作物病害智能识别中有待解决的问题
主要研究工作
内容安排
相关理论知识
作物病害基础知识
作物病害的定义
作物病害的分类前言
绪论
研究背景及意义
研究进展
作物病害图像增强技术
作物病害智能识别技术
作物病斑分割技术
作物病害智能识别中有待解决的问题
主要研究工作
内容安排
相关理论知识
作物病害基础知识
作物病害的定义
作物病害的分类
作物病害的病原类型
作物病害的症状
作物病害的传播途径
病害发生的基本条件
作物病害的危害
作物病害的防控
卷积神经网络
简介
卷积层
池化层
全连接层
输出层
经典卷积神经网络
经典网络
模型
网络
网络
网络
图神经网络
图卷积神经网络
图注意力网络
语义分割模型
网络
网络
模型
本章小结
基于改进的作物图像增强技术
引言
玉米病害图像的数据增强方法
网络结构
生成网络
显示全部信息
商品详情
基本信息（以实物为准）
商品名称：作物病害智能识别与监测技术
作者：李艳玲 定 开
出版社：中国农业 号 页数
出版时间 版次： 商品类型：图书
印刷时间 印次：
在 高度重视农业经济，推动农业现代化的进程中，充分利用现代科学技术，例如深度学习、人工智能、大数据、图像识别等，融入农业生产过程，特别是作物病虫害防控，对农业现代化发展具有重要意义。本书整理和凝练了近几年作者在作物病害智能识别与监测方面的研究成果，内容包括：基于网络的作物病害图像扩充技术、基于深度学习（、 、、、、等）的作物叶片病害识别技术、基于不同尺度的小麦赤霉病等级监测技术、基于的苹果叶部病斑等级划分技术等。本书的研究成果，能够解决传统田间目测手查、过量漫洒农药投入导致生产效率低或环境污染等问题，能够为 门及农民在灾害中提供科学决策信息，提高农业防灾减灾能力，从而全面提升农业灾害的综合监测与应对能力。
目 录
前言
绪论
研究背景及意义
研究进展
作物病害图像增强技术
作物病害智能识别技术
作物病斑分割技术
作物病害智能识别中有待解决的问题
主要研究工作
内容安排
相关理论知识
作物病害基础知识
作物病害的定义
作物病害的分类前言
绪论
研究背景及意义
研究进展
作物病害图像增强技术
作物病害智能识别技术
作物病斑分割技术
作物病害智能识别中有待解决的问题
主要研究工作
内容安排
相关理论知识
作物病害基础知识
作物病害的定义
作物病害的分类
作物病害的病原类型
作物病害的症状
作物病害的传播途径
病害发生的基本条件
作物病害的危害
作物病害的防控
卷积神经网络
简介
卷积层
池化层
全连接层
输出层
经典卷积神经网络
经典网络
模型
网络
网络
网络
图神经网络
图卷积神经网络
图注意力网络
语义分割模型
网络
网络
模型
本章小结
基于改进的作物图像增强技术
引言
玉米病害图像的数据增强方法
网络结构
生成网络
显示全部信息
商品详情
基本信息（以实物为准）
商品名称：作物病害智能识别与监测技术
作者：李艳玲 定 开
出版社：中国农业 号 页数
出版时间 版次： 商品类型：图书
印刷时间 印次：