本文針對(duì)如何運(yùn)用AI圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)煙草行業(yè)主要的蟲情（煙草甲、煙草粉螟）進(jìn)行識(shí)別,建立深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù),通過(guò)SVM向量計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)蟲情的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),同時(shí)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的自學(xué)機(jī)制;研究效果表明,AI圖像識(shí)別較好地實(shí)現(xiàn)了蟲情的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),解決了人工監(jiān)測(cè)帶來(lái)了一系列問(wèn)題,為之后煙草蟲情監(jiān)測(cè)的研究奠定了重要基礎(chǔ)。 

【文章來(lái)源】：電子技術(shù)與軟件工程. 2020,(17)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【部分圖文】：

基于AI圖像的蟲情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)架

SVM建模過(guò)程

蟲情每周實(shí)時(shí)新增數(shù)據(jù)及趨勢(shì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺談卷煙生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的煙蟲防治工作[J]. 曹煒.  科技展望. 2017(07)
[2]卷煙主要生產(chǎn)區(qū)域煙草甲的防治[J]. 湯朝起,陸益敏,劉雪敏,黃徐平.  煙草科技. 2004(09)
[3]煙倉(cāng)害蟲的發(fā)生與防治[J]. 任廣偉,張連濤.  煙草科技. 2003(02)

碩士論文
[1]煙草蟲情圖像采集與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 孫艘.華中科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3430344