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基于机器视觉的目标检测在精细农业中的关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
插图列表第9-11页
附表清单第11-12页
第一章 绪论第12-21页
   ·研究背景及意义第12-15页
   ·国内外研究现状及发展第15-18页
   ·主要研究内容第18页
   ·技术路线第18-21页
第二章 机器视觉及其相关技术概述第21-43页
   ·可见光图像和高光谱图像第22-29页
   ·光谱学测量设备与原理第29-32页
   ·图像处理关键技术第32-36页
   ·降维技术第36-38页
   ·分类方法第38-42页
   ·小结第42-43页
第三章 基于自然光下RGB图像的不同生长阶段蓝莓果实识别第43-57页
   ·图像采集和样本库的建立第43-44页
   ·基于颜色分析的处于不同生长时期的蓝莓果实检测方法第44-47页
   ·试验结果与分析第47-56页
   ·小结第56-57页
第四章 基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测第57-68页
   ·图像采集第57页
   ·基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测算法第57-61页
   ·试验结果与分析第61-67页
   ·小结第67-68页
第五章 基于机载高光谱图像的柑橘黄龙病检测第68-85页
   ·黄龙病的症状及蔓延第68-69页
   ·研究材料及图像获取第69-72页
   ·使用未降维的数据进行黄龙病检测的研究方法第72-75页
   ·试验结果与分析第75-84页
   ·小结第84-85页
第六章 不同降维方法在黄龙病检测中的应用第85-92页
   ·材料和方法第85-86页
   ·试验结果与分析第86-91页
   ·小结第91-92页
第七章 总结与建议第92-95页
   ·工作总结第92-93页
   ·创新点第93-94页
   ·建议第94-95页
参考文献第95-101页
致谢第101-102页
个人简介第102-103页

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