tailieunhanh - Giải pháp nhận dạng bệnh trên lúa từ thiết bị di động thông minh

Bài viết này đề xuất một giải pháp trong nhận dạng bệnh hại trên lúa thông qua ảnh chụp từ thiết bị di động. Ảnh đầu vào được tiền xử lý và rút trích đặc trưng SIFT sau đó được phân lớp bằng mô hình máy học SVM. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI GIẢI PHÁP NHẬN DẠNG BỆNH TRÊN LÚA TỪ THIẾT BỊ DI ĐỘNG THÔNG MINH Nguyễn Hữu Hòa Lâm Tấn Phƣơng Nguyễn Thái Nghe Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông Trường Đại học Cần Thơ ntnghe nhhoa @ ltphuong@ TÓM TẮT Bài viết này đề xuất một giải pháp trong nhận dạng bệnh hại trên lúa thông qua ảnh chụp từ thiết bị di động. Ảnh đầu vào được tiền xử lý và rút trích đặc trưng SIFT sau đó được phân lớp bằng mô hình máy học SVM. Bài viết tập trung nghiên cứu trên 4 loại bệnh hại trên cây lúa phổ biến nhất ở Việt Nam là bệnh cháy bìa lá cháy lá đạo ôn bệnh đốm vằn và bệnh vàng lá với tổng số hình ảnh được thu thập là 1446. Kết quả kiểm thử từ tập ảnh thu thập từ thực tế cho thấy độ chính xác đạt 79 63 . Giải pháp này là tiền đề để xây dựng ứng dụng trên thiết bị di động phục vụ nông nghiệp thông minh nhằm giúp người nông dân xác định sớm bệnh hại lúa và phòng trừ bệnh kịp thời. Từ khoá Nhận dạng bệnh trên lúa ứng dụng di động đặc trưng SIFT máy học SVM. I. GIỚI THIỆU Việt Nam là một trong những nước có nhiều người dân làm nghề trồng trọt đặc biệt là việc trồng lúa chiếm gần 72 lực lượng lao động cả nước. Trong đó Đồng bằng sông Cửu Long ĐBSCL chiếm khoảng 52 tổng sản lượng lúa của cả nước hàng năm đóng góp trên 90 sản lượng gạo xuất khẩu. Sản xuất lúa có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực quốc gia và góp phần tích cực trong xuất khẩu. Tuy nhiên để duy trì sự tăng trưởng ổn định trong sản xuất lúa gạo ở nước ta cần có những giải pháp bền vững. Những năm qua do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và môi trường đã gây ra những đe dọa lớn đối với sản xuất lúa bền vững nhất là sự bùng phát của các loại bệnh hại lúa và côn trùng hại lúa. Theo số liệu thống kê của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn về tình hình dịch hại trên cây lúa những tháng đầu năm 2016 tại ĐBSCL như Bệnh bạc lá

• Kỹ thuật lập trình
• Giải pháp nhận dạng bệnh trên lúa
• Nhận dạng bệnh trên lúa
• Thiết bị di động thông minh
• Ứng dụng di động
• Đặc trưng SIFT
• Máy học SVM
• Phần mềm quản lý điểm số
• Đặc trưng của GIST
• Kỹ thuật SVM
• Kỹ thuật Tesseract
• Mô hình máy học SVM
• Công tác nhập điểm số
• Tạp chí Đại học Trà Vinh
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Máy vector hỗ trợ (SVM)
• Phân tách tuyến tính
• Tập điều kiện Karush Kuhn Tucker
• Biểu thức đối ngẫu
• Tóm tắt luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin
• Nghiên cứu thuật toán học máy svm
• Đề tài nghiên cứu thuật toán học
• Ứng dụng khai phá trên web
• Bán hàng gian lận
• Thị trường trực tuyến
• Phương pháp học máy SVM
• Gian lận thương mại
• Quy trình phát hiện người bán hàng gian lận
• Hoạt động kinh doanh trực tuyến
• Máy học véc tơ tựa
• Mô hình mờ
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá dữ liệu
• Mô hình tích hợp SVM
• Mô hình tích hợp Fuzzy model
• Thuật toán học có giám sát multi class svm
• Xây dựng hệ thống chatbot
• Mô hình Chatbot
• Thiết kế mô hình huấn luyện học máy
• Semi Supervised Learning
• Khai mở dữ liệu
• Bài giảng Khai mở dữ liệu
• Máy học véctơ hỗ trợ
• Support vector machines
• Giải thuật học của SVM
• Ứng dụng của SVM
• Phân lớp hiệu quả tập dữ liệu lớn
• Tập dữ liệu lớn
• Giải thuật giảm gradient ngẫu nhiên
• Phân lớp tuyến tính với máy học SVM
• Phân lớp của máy học SVM
• Bài giảng Vector hỗ trợ trong máy học
• Vector hỗ trợ trong máy học
• Position Salaries
• Support vector regression
• Trực quan hóa dữ liệu
• Biểu hiện gene
• ghép mảnh
• máy vec tơ hỗ trợ
• phân lớp dự báo
• SVM
• tin sinh học
• báo cáo khoa học
• khoa học sinh học
• Khoa học máy tính
• Luận văn khoa học máy tính
• Bài toán nhận dạng khung ảnh tự nhiên
• Kết hợp so khớp spatial pyramid
• Máy học vector hỗ trợ
• Dự đoán cơn động kinh
• Tín hiệu điện não đồ
• Tín hiệu điện não đồ EEG
• Phân biệt trạng thái tiền động kinh
• Hệ thống hỏi đáp tự động thủ tục hành chính
• Phân lớp văn bản
• Máy học véctơ Hỗ trợ SVM
• Rừng ngẫu nhiên
• Thị giác máy tính
• Mạng nơron tích chập học sâu
• Phân loại ảnh sâu bệnh
• Mô hình mạng EfficientNet
• Ức chế topoisomerase 1
• Chất tương đồng benzo C phenathridin
• Phương pháp máy học SVM
• Kháng ung thư
• Máy vector hỗ trợ
• Tạp chí Nghiên cứu khoa học
• Mô hình lai
• Máy học vectơ hỗ trợ
• Độ ẩm lớn nhất
• Nhỏ nhất trong ngày
• Đo đạc bản đồ
• Trắc địa bản đồ
• Thực vật ngập mặn
• Chỉ số quang phổ
• Thuật toán SVM
• Phương pháp viễn thám
• Công nghệ xây dựng
• Thuật toán phân loại SVM
• Thuật toán tối ưu hóa BO
• Kỹ thuật lấy thêm mẫu BorderlineSMOTE
• Bê tông cốt sợi
• Tải trọng va đập
• Dự đoán giá cổ phiếu
• Mô hình mờ hướng dữ liệu
• Máy học Véc tơ hỗ trợ
• Thị trường chứng khoán Việt Nam
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử
• Hệ thống giám sát và nhận dạng hành vi
• Mạng cảm biến không dây Zigbee
• Mạng cảm biến
• Tạp chí Khoa học
• Mạng nơ ron nhiều lớp
• Nông nghiệp công nghệ cao
• Nhận dạng lá cây
• Supportvector machine SVM
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Phân loại câu hỏi pháp quy tiếng Việt
• Mô hình BERT
• Mô hình truyền thống SVM
• Dự báo mực nước sông cao nhất
• Mô hình hỗn hợp
• Mức nước cao nhất
• Mực nước thấp nhất
• Mô hình tuyến tính
• Máy học véc tơ hỗ trợ SVM