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人工智能时代设施蔬菜病虫害图像识别和监测预警技术研究
人工智能时代设施蔬菜病虫害图像识别和监测预警技术研究
作者：
刘君 王学伟
出版时间：
2019-10
ISBN：
978-7-109-25824-2
出版社：
中国农业出版社
蔬菜
病虫害预测预报
研究
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简介
目录
项目资助情况：
（1）2019年度潍坊科技学院设施园艺实验室校级重大项目“设施蔬菜物联网智能控制与病害监测关键技术研究及系统实现”，经费42万元，课题编号：2019YY003，2019.06。（2）2018年度教育部科技发展中心创新基金“基于人脸...
前言
如果用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”，就会发现与AI在其他领域的应用相比，农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。这背后的原因有很多，基本上可以归结为三个原因：缺乏数据，人才稀少，鲜有关注。“AI+农业...
第一章 绪论
随着“互联网+”战略的逐步实施，“互联网+农业”也取得了巨大的发展，精准农业逐渐兴起，利用智能化技术辅助农业生产为设施蔬菜病虫害的识别带来了新思路，图像识别技术就是其中一种行之有效的技术。图像识别技术是...
一、研究背景与意义
二、设施蔬菜病虫害图像识别国内外研究现状
三、研究目的与内容
四、本章小结
第二章 基于深度特征学习的设施蔬菜病虫害图像识别相关技术
本章将对涉及的相关技术进行分析。在基于深度学习的方法中，比较典型的就是基于深度卷积神经网络的图像分类识别方法，与其他的图像分类识别方法相比，它不需要提取特定的特征，仅通过迭代学习就能够找到合适的分...
一、深度学习理论
二、卷积神经网络简介
三、卷积神经网络的训练过程
四、基于图像识别技术的目标检测的相关技术
五、本章小结
第三章 设施蔬菜病虫害发生机理分析
病害三角原理是植物病理学的最基本原则，即植物病害需要一定的环境条件、病原微生物和寄主植物三者相互配合才能引发病害，即所谓“病害三角”。对“病害三角”进行深入分析，有助于认识引发蔬菜病害的各个因素，同时...
一、蔬菜病害成因与病害三角原理分析
二、设施蔬菜发病环境机理分析
三、设施蔬菜病原微生物侵染致病分析
四、设施蔬菜害虫主要种类
五、设施蔬菜虫害发生机理
六、本章小结
第四章 设施蔬菜病虫害数据集构建技术研究
数据是一切信息系统的核心，是系统中最重要的一部分，任何预警监测活动都是在搜集数据的基础上进行的。而保证预警数据的实时性、准确性、完整性更是重中之重。...
一、设施蔬菜病虫害数据集的构建意义
二、设施蔬菜病虫害数据集的构建原则
三、设施蔬菜病虫害数据集的构建需要考虑的问题
四、设施蔬菜病虫害数据集的构建步骤
五、本章小结
第五章 设施蔬菜病虫害图像预处理技术研究
图像预处理是图像识别的首要准备工作，针对设施蔬菜病害图像的特点，将病害图像中的无用信息去除，保留或增强病害图像中的有用信息，对病害图像中的信息进行有选择的抑制和加强，使得病害图像中的关键信息更符合...
一、图像去遮挡
二、图像融合
三、图像边缘检测
四、图像增强
五、图像分割
六、本章小结
第六章 基于卷积神经网络的番茄叶部典型病害检测方法
为了从拍摄的复杂的自然环境中的番茄图像中识别典型病害，本书提出一种基于卷积神经网络的番茄叶部典型病害检测方法。本方法首先采用改进后的Faster RCNN检测图像中的叶片，然后在检测到的叶片上进行病害检测...
一、基于卷积神经网络的番茄叶部典型病害检测介绍
二、番茄叶部典型病害检测试验数据
三、番茄叶片检测
四、番茄病害检测
五、番茄叶片检测和病害检测结果分析
六、本章小结
第七章 基于迁移学习的番茄叶部典型病害检测方法
卷积神经网络模型检测番茄病虫害时会出现过拟合现象，为了降低过拟合的现象对测试结果的影响，本章将采用基于深度模型VGG16的迁移学习构建网络对番茄病虫害进行检测。...
一、迁移学习概述
二、VGG16深度模型的定义和结构
三、基于VGG16的迁移学习算法
四、实验结果分析
五、本章小结
第八章 基于Android的番茄叶部典型病虫害检测系统
移动互联网时代的到来，标志着一个新时代的开始。所谓移动互联网就是移动通信和互联网的融合，移动设备（包括手机和笔记本电脑）可以随时随地访问互联网资源和应用。智能手机是移动互联网客户端工具的时代的象征...
一、基于Android的番茄叶部典型病虫害检测系统分析
二、基于Android的番茄叶部典型病虫害检测系统环境搭建
三、基于Android的番茄叶部典型病虫害检测App制作流程
四、编译Apk
五、系统应用
六、本章小结
第九章 设施蔬菜病虫害监测预警系统建设相关技术研究
随着科学技术的发展及农业领域与科技信息产业的不断融合，农业信息化的整体发展已经取得了一定的进步，从“三农”管理端到农业生产端都引入了一些信息化系统及装备，提高了政府管理、农民生产的工作效率。本书的研...
一、寿光设施蔬菜病虫害监测预警信息化发展现状
二、国内外农业病虫害监测预警信息化体系的先进经验研究
三、设施蔬菜病虫害监测预警的常用方法
四、设施蔬菜病虫害监测预警系统建设背景
五、设施蔬菜病虫害监测预警技术进展
六、基于环境信息的设施蔬菜病害早期预警研究
七、设施蔬菜病虫害监测预警系统方案
八、设施蔬菜病虫害监测预警信息化建设路径
九、本章小结
第十章 研究展望
一、进军农业“蓝海”，AI变身农业“医生”问诊作物病虫害
二、机器人在农业领域“花样百出”，成为种植好帮手
三、人工智能在我国农业应用的困难和挑战
参考文献
[1]Pinstrup Andersen P P. The future world food situation and the role of plant diseases[J].Plant Health Instruct，2002，22，321-331.[2]Savary S, Ficke A, Aubertot J N. Crop losses due to disea...
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