Электронный каталог Фундаментальной
библиотеки ФГБОУ ВО МГППУ

👓
eng|rus
Фундаментальная библиотека Московского
государственного психолого-педагогического
университета

Адрес: г. Москва, ул. Сретенка, д. 29
Телефон: 8 (495) 607-23-40
Часы работы: пн-пт — 9:00—20:00; сб — 10:00—18:00
bib_logo

Поиск :

  • Новые поступления
  • Простой поиск
  • Расширенный поиск

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Тезаурус (Рубрики)

  • Учебная литература:
      • Список дисциплин

    • Помощь

    Личный кабинет :


    Электронный каталог: Лелюхин, Д. О. - Компьютерная диагностика заболеваний растений по текстурным характеристикам изображений листьев: ...

    Лелюхин, Д. О. - Компьютерная диагностика заболеваний растений по текстурным характеристикам изображений листьев: ...

    Нет экз.
    Электронный ресурс
    Автор: Лелюхин, Д. О.
    Компьютерная диагностика заболеваний растений по текстурным характеристикам изображений листьев: ... : студенческая научная работа
    Издательство: [Б. и.], 2019 г.
    ISBN отсутствует

    полный текст

    На полку На полку


    Электронный ресурс

    Лелюхин, Д. О.
    Компьютерная диагностика заболеваний растений по текстурным характеристикам изображений листьев: презентация : студенческая научная работа / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого ; Институт компьютерных наук и технологий ; Высшая школа программной инженерии. – Санкт-Петербург : [Б. и.], 2019. – 22 с. : ил., табл. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=595244. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр. – На рус. яз.

    В работе разработана и реализована программа для получения надежного распознавания 10-ти основных видов болезней пшеницы на изображениях. Рассмотрены существующие методы и предложен метод цифровой обработки изображений для диагностики болезней растений по цифровым RGB-фотоизображениям листьев в видимом спектре при использовании матрицы GLCM, сравнения полученных эталонных описаний математических ожиданий по максимуму функции принадлежности, а также последующего распознавания тестовой выборки на основе бинаризации результатов и мажоритарного голосования. Проведено математическое моделирование предложенного метода, разработан и реализован классификатор для определения вида болезни листьев пшеницы.


    © Все права защищены ООО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20.159