【调剂】仲恺农业工程学院招生硕士研究生,研究领域是图像处理、机器学习在农业工程的应用。...

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

导师简介:
侯超钧、庄家俊、苗爱敏副教授,要研究领域是图像处理、机器学习在农业工程的应用。
本团队三位老师的主要研究方向:
野外果实的识别与定位
作物种子表型测量与分析
作物病害的识别与诊断


招生专业:
农业工程与信息技术——农业工程与信息技术方向    095136
农业工程与信息技术——农业信息化方向                 095136   
电子信息——计算机技术                                         085400


注意事项:
要求本科为理工学背景(计算机、电子信息、信息与计算科学、自动化等),有意者请发简历到houchaojun@zhku.edu.cn,
只接收发邮件(不需要在木虫上申请与回帖),邮件主体请列出自己的相关经历等(这样老师就不需要去翻附件),邮件附件可附简历、成绩单与获奖等(请用pdf,多个奖项也统一放 一个pdf,不要给压缩包,不要给word文档)。

同学不要急着就投简历,团队会优先考虑需要具有较好计算机编程算法基础(如校外学科竞赛等)的同学

由于竞争比较激烈, 报考“电子信息专业”的要300分以上才好发email,否则就不要发了(要不发了也不回了,太忙了)
“农业工程与信息技术”专业的至少要290++才发email,因为按照往年经验,太低了进不了复试(能否进复试不由导师把控,不符合以上要求的邮件不回复了)

另外,团队也会优先考虑有驾照的同学(因为我们会去40公里企业果园做实验)。


最后,本学校目前学科急速发展,近年来都有较充裕的调剂名额,
非常欢迎有志青年加入,可以多关注我校各学院的招生信息。

信息来源网址:

http://muchong.com/t-15594627-1

我每年都会整理超级全面的计算机考研的调剂信息集合:

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢e8eea0d9809a06f9d8bd0e6d2203a6ce.png

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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