| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线 | 第18-20页 |
| 1.5 研究特色与创新 | 第20-21页 |
| 第二章 面向叶部病害识别的实施蔬菜监控视频采集方法研究 | 第21-28页 |
| 2.1 蔬菜病害产生的环境机理分析 | 第21-22页 |
| 2.2 设施蔬菜监控视频采集方法 | 第22-25页 |
| 2.3 结果与分析 | 第25-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 设施蔬菜监控视频关键帧提取方法研究 | 第28-52页 |
| 3.1 设施蔬菜叶部病害识别的监控视频数据获取 | 第28-29页 |
| 3.2 融合视觉显著性与聚类算法的设施蔬菜监控视频关键帧提取算法 | 第29-46页 |
| 3.3 设施蔬菜监控视频关键帧图像预处理 | 第46-51页 |
| 3.4 小结 | 第51-52页 |
| 第四章 设施蔬菜病害特征提取及选择研究 | 第52-70页 |
| 4.1 设施蔬菜监控视频关键帧图像分割 | 第52-62页 |
| 4.2 设施蔬菜病害视频特征提取 | 第62-65页 |
| 4.3 基于粗糙集的设施蔬菜叶部病害视频特征选择 | 第65-69页 |
| 4.4 小结 | 第69-70页 |
| 第五章 设施蔬菜病害识别方法研究 | 第70-90页 |
| 5.1 机器学习方法分析 | 第70-75页 |
| 5.2 设施蔬菜病害识别分类器试验 | 第75-87页 |
| 5.3 设施蔬菜病害识别分类器选择 | 第87-89页 |
| 5.4 小结 | 第89-90页 |
| 第六章 设施蔬菜病害实时诊断系统设计与实现 | 第90-100页 |
| 6.1 设施蔬菜病害实时诊断系统需求分析 | 第90-91页 |
| 6.2 设施蔬菜病害实时诊断系统设计 | 第91-95页 |
| 6.3 设施蔬菜病害实时诊断系统实现 | 第95-98页 |
| 6.4 本章小结 | 第98-100页 |
| 第七章 结论与展望 | 第100-103页 |
| 7.1 研究结论 | 第100-101页 |
| 7.2 研究展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 作者简介 | 第112-113页 |