18、植物叶片识别与手持手机检测技术探索

最新推荐文章于 2025-10-02 15:38:19 发布
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分类专栏： 图像分析前沿探索 文章标签： 植物叶片识别 手持手机检测 多尺度分形维数
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植物叶片识别与手持手机检测技术探索

在图像识别领域，植物叶片识别和手持手机检测都有着重要的应用价值。前者有助于植物分类和研究，后者则在防范金融诈骗等场景中发挥着关键作用。下面我们将深入探讨这两项技术。

植物叶片识别：基于多尺度分形维数的方法

在植物叶片识别中，由于叶片纹理类间相似度高、类内相似度低，识别任务极具挑战性。为解决这一问题，研究人员提出了基于多尺度分形维数的方法。

多尺度分形维数是通过Bouligand - Minkowski方法计算得出的，它能输出一条曲线，用以表示叶片纹理在空间尺度上的复杂度。在实验中，研究人员利用线性判别分析对一组预先选定的叶片纹理进行分类，并将该方法的结果与传统纹理分析方法进行了对比。

1. 实验结果
描述符 描述符数量 正确分类样本数 成功率(%)
Gabor滤波器 16 114 76.00
傅里叶描述符 63 94 62.66
共生矩阵 16 130 86.66
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作物监测：作物病虫害检测_（8）.作物虫害识别与分类
zhubeibei168的博客
02-15 1013
在作物监测中，虫害识别与分类是至关重要的一步。通过准确识别和分类虫害，可以及时采取有效的防治措施，减少农作物的损失。计算机视觉技术在这一领域发挥了重要作用，通过图像处理和机器学习算法，可以实现高效、准确的虫害检测和分类。本节将详细介绍作物虫害识别与分类的基本原理和技术方法，包括图像采集、预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。
18、植物叶片识别与手持手机检测技术解析
theta的博客
08-02 20
本文深入解析了植物叶片识别与手持手机检测两项图像识别技术。植物叶片识别采用多尺度分形维数方法，对纹理变化敏感，分类成功率高达90%；手持手机检测则融合颜色、形状和运动等多图像特征，有效提升检测准确率与鲁棒性，应用于金融安全等领域。文章探讨了两种技术的优势、挑战及改进方向，并展望了其未来发展前景。实验结果表明，这些技术在实际应用中具有高准确性和广阔前景。
50、蔬菜叶片图像分类与深度伪造检测技术研究
bb456的博客
10-02 41
本文探讨了蔬菜叶片图像分类与深度伪造检测两项基于人工智能的重要研究。在蔬菜叶片分类方面，通过收集7226张原始图像并经数据增强至21219张，应用多种机器学习与深度学习模型，其中Resnext50在增强数据上达到94.89%的准确率。在深度伪造检测方面，提出结合CNN与LSTM的检测方法，有效识别虚假视频，应用于社交媒体与金融安全领域。文章还分析了两者在数据处理与模型应用上的异同，展望了技术融合、模型优化与跨领域应用的未来趋势，展示了AI在农业与网络安全中的广阔前景。
番茄叶片病害检测数据集-4,132张图片 植物病害识别 智慧农业 农业AI 叶片分析 病害诊断 农业物联网
cver123的博客
09-29 1224
番茄叶片病害检测数据集-4,132张图片 植物病害识别 智慧农业 农业AI 叶片分析 病害诊断 农业物联网
葡萄叶片病害检测识别数据集：9800+图像，4类，yolo标注
m0_73878864的博客
09-18 1177
《葡萄叶片病害检测数据集的应用价值》摘要：该数据集包含9800+张640*640分辨率图像，涵盖黑星病等4类病害标注，支持YOLO格式训练。其核心价值在于：1）农业生产上实现早期病害识别，降低30-50%农药使用；2）科研层面推动多学科交叉研究，提升模型准确率至92%；3）产业经济方面可提高优质果率20-30%，助力农产品溯源。作为智慧农业关键组件，该数据集通过数据赋能推动葡萄产业绿色转型，适用于CV项目、科研实验等场景。
54、基于智能手机无线传感器及智能村庄作物与健康监测系统的应用探索
2w3e4r5t6y的博客
07-14 45
本文探讨了智能手机内置无线传感器在农业领域的应用，以及基于物联网技术构建的智能农场监测系统。通过利用智能手机的GPS、加速度计、摄像头等传感器，结合Raspberry Pi和Arduino开发平台，实现了作物健康监测、病害识别、肥料计算和水质监测等功能。文章还介绍了相关研究方法、实际应用案例及未来发展趋势，强调了这些技术对推动农业智能化、信息化发展的重要意义。
2、软件定义广域网（SD - WAN）安全与水稻害虫识别技术解析
ansible6ops的博客
08-09 22
本文深入探讨了软件定义广域网（SD-WAN）的安全机制及其性能优势，分析了其在加密、防火墙、分布式控制等方面的安全解决方案，并通过数据包交付率（PDR）对比展示了MPLS-SRS算法的优越性。同时，文章介绍了水稻害虫识别技术的发展现状，涵盖蝗虫、飞虱、螟虫等主要害虫的识别方法，基于图像处理与机器学习（如SVM、k-NN、HOG、SURF）实现高精度自动识别。最后，展望了SD-WAN向智能化、5G融合和多云支持的发展趋势，以及水稻害虫识别在多模态数据融合、无人机监测和移动端应用方面的前景，强调两者在各自领域推
10、作物病虫害与非生物胁迫的近端传感监测技术
gold的博客
07-08 28
本文深入探讨了基于光反射的作物病害检测技术和测量作物非生物胁迫的近端传感技术，重点分析了病害检测的影响因素、数据处理算法、案例研究以及智能手机应用在生物胁迫监测中的应用。同时，文章介绍了非生物胁迫监测的传感器技术、测量准确性、植物性状推导方法及商业传感器的应用。文章还结合实际案例，分析了近端传感技术在农业中的综合应用，并展望了未来发展趋势，包括多传感器融合、人工智能和物联网的结合、微型化与便携化等。尽管面临数据处理难度大、成本高和环境适应性差等挑战，但通过技术创新和政策支持，近端传感技术将在精准农业中发挥重
3、作物多传感器表型分析：技术与应用
sam99的博客
08-20 58
本文介绍了作物多传感器表型分析的技术与应用，重点探讨了RGB成像、3D激光成像和荧光成像等传感器技术在温室和田间环境中的使用。文章阐述了作物表型分析的目的，包括综合表征和决策导向测量，并强调了智能图像分析在作物科学研究和育种中的重要性。同时，文章分析了作物关键性状的检测与量化，以及未来发展趋势，如从结构测量向生理测量的转变、非侵入性监测与控制循环的建立、技术融合与创新等。最后，文章总结了作物表型分析在提高作物产量和质量、支持精准农业发展方面的重要作用，并展望了未来技术发展的方向。
基于Transformer的植物叶片病害识别研究笔记
Transformer-Leaf-Disease-Recognition 笔记所涉及的知识点主要围绕深度学习在农业AI中的应用，特别是利用先进的神经网络架构（如Transformer与LeNet）实现对植物叶片病害的自动识别与分类。该主题融合了计算机视觉...
基于Android手机的树木叶片识别系统.pdf
09-22
此外，文章还提到了类似研究的背景，如Husin等人开发的嵌入式手持设备用于草本植物叶片的自动分类，以及陈芳等人在叶片识别领域的相关工作，这表明在植物识别领域，移动设备的应用已成为一个热门趋势。 总之，基于...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
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安卓双目视觉系统：双摄像头同步采集与实时图像处理实现深度计算、立体匹配及三维重建
12-09
在科技快速演进的时代背景下，移动终端性能持续提升，用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心，双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制，同步获取两路图像数据，并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息，进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正，确保图像在时空维度上精确对齐，这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联，通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合，以表征物体的立体结构；其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据，运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型，该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要，能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域：在增强现实与虚拟现实中，它可提升场景的真实感与沉浸感；在机器人导航与自动驾驶辅助系统中，能实时感知环境并完成距离测量，为路径规划与决策提供依据；在手势识别与物体检测方面，可精准捕捉用户动作与物体位置，推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外，结合深度计算与点云技术，双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力，能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述，双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域，不仅推动了移动设备智能化的发展，也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升，未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 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！
植物叶片病害智能识别技术研究
9. 法律与伦理问题：在开发和应用植物叶片病害识别技术时，还必须考虑数据隐私、模型准确性声明、误诊的风险管理等法律与伦理问题。 10. 未来趋势：随着技术的不断进步，未来的植物叶片病害识别技术可能会向着更高...
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