TAILIEUCHUNG - Tự động phát hiện búp chè dựa trên thị giác máy tính

Bài viết tự động phát hiện búp chè dựa trên thị giác máy tính trình bày kết quả cho thấy hệ thống nhận dạng búp chè với độ chính xác 86%, hệ thống có thể phát hiện sai ở mức 24%. Với cách tiếp cận này, chúng ta có thể xây dựng ứng dụng hỗ trợ cho công việc liên quan của người trồng chè hoặc các nhà nghiên cứu về cây chè,. . | J. Sci. & Devel. 2015, Vol. 13, No. 6: 968-975 Tạp chí Khoa học và Phát triển 2015, tập 13, số 6: 968-975 TỰ ĐỘNG PHÁT HIỆN BÚP CHÈ DỰA TRÊN THỊ GIÁC MÁY TÍNH Nguyễn Thị Thuỷ*, Vũ Hải, Nguyễn Thị Huyền, Phạm Thị Lan Anh Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam Email*: nttthuy@ Ngày gửi bài: Ngày chấp nhận: TÓM TẮT Đối với người trồng chè và các nhà nghiên cứu về chè, việc đếm số lượng búp chè trong một diện tích mẫu thường được thực hiện để đánh giá năng suất của chè, theo dõi sinh trưởng của chè, hoặc quyết định thời điểm thích hợp cho việc thu hoạch chè. Tuy nhiên, đó là một công việc nhàm chán và mất nhiều thời gian. Bài báo này nghiên cứu một phương pháp ứng dụng thị giác máy tính để tự động phát hiện và đếm số lượng búp chè trong một ảnh được chụp trên một diện tích chè nhất định. Đầu tiên chúng tôi xây dựng một mô hình thống kê cho phân bố màu sắc của búp chè để có thể tách được những khu vực có thể chứa búp chè (khu vực quan tâm - ROI) từ một nền phức tạp. Với mỗi ROI, chúng tôi trích chọn các đặc trưng với hy vọng các đặc trưng đó sẽ là những đặc trưng chỉ xuất hiện quanh một đỉnh búp chè dựa vào hai yếu tố: mật độ của các điểm ảnh ở tâm búp chè và phân bố của hướng gradient theo cấu trúc hình sao. Các điểm đặc trưng xung quanh sau khi được phát hiện sẽ được đưa vào bộ phân loại Mean-shift để xác định vị trí tâm của những búp chè. Phương pháp đề xuất được đánh giá dựa trên một tập ảnh được chụp ở các vị trí khác nhau trên ruộng chè và ở những độ tuổi khác nhau. Kết quả cho thấy hệ thống nhận dạng búp chè với độ chính xác 86%, hệ thống có thể phát hiện sai ở mức 24%. Với cách tiếp cận này, chúng ta có thể xây dựng ứng dụng hỗ trợ cho công việc liên quan của người trồng chè hoặc các nhà nghiên cứu về cây chè. Từ khoá: Bộ phân cụm Mean-shift, nhận dạng lá, phát hiện búp chè, thị giác máy tính. A Computerized Vision - Based Method for Automatic Detection of Tea Shoot Tips ABSTRACT For tea .

• Nông nghiệp
• Tự động phát hiện búp chè
• Phát hiện búp chè
• Phát hiện búp chè dựa trên thị giác
• Thị giác máy tính
• Nhận dạng lá
• Nhận dạng mẫu
• Xử lý ảnh
• Phương pháp kết hợp giữ xử lý ảnh và máy học
• Nhận biết bệnh trên lá cà phê
• Thuật toán máy học
• Natural science
• Nhận dạng Kaemp Ferintrin
• Phân lập Kaemp Ferintrin
• Lá thông thiên
• Glycozit trợ tim
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học Máy tính
• Kỹ thuật nhận dạng ảnh lá cây
• Công nghệ mạng nơ ron
• Phương pháp lan truyền ngược
• Công nghệ hóa học
• Cây Khổ sâm
• Croton tonkinensis Gagnep
• Hóa dược
• Thành phần hóa học
• Nhận dạng
• Tạp chí Khoa học
• Mạng nơ ron nhiều lớp
• Nông nghiệp công nghệ cao
• Nhận dạng lá cây
• Supportvector machine SVM
• Thông Xuân Nha
• Thông năm lá mới
• Hệ Thông Việt Nam
• Hệ sinh thái
• Đa dạng sinh học
• Cấu trúc alkaloid
• Lá vông nem
• Thừa Thiên Huế
• Erythrina orientalis L
• Chiết xuất alkaloid
• Phân lập các cấu tử alkaloid
• Tạp chí Nghiên cứu khoa học
• Phát hiện đốm
• Hệ thống nhà kính
• Sâu bệnh hại lá
• Nhận dạng rau
• báo cáo khoa học
• tài liệu về báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học nông học
• báo cáo ngành y
• báo cáo ngành sinh học
• Thành phần sâu hại chanh leo
• Sâu hại chanh leo
• Nhận dạng sâu hại
• Sâu hại chính trên cây chanh leo
• Nhện nhỏ hại lá chanh leo
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Máy tính
• Khoa học vật liệu
• Cấu trúc nano vàng
• Tán xạ Raman
• Cấu trúc nano bạc
• Vật liệu điện tử
• Phương pháp tra cứu tự động
• Cơ sở dữ liệu thực vật quý hiếm
• Bài toán nhận dạng lá cây