tailieunhanh - Nghiên cứu phương pháp học sâu đa tầng cho phát hiện sâu bệnh từ nguồn video

Bài viết Nghiên cứu phương pháp học sâu đa tầng cho phát hiện sâu bệnh từ nguồn video đề xuất phương pháp xử lý video phát hiện sâu bệnh dựa trên mô hình CNN-LSTM đa tầng. Phương pháp phát hiện sâu bệnh được đề xuất bao gồm mô hình CNN để trích xuất các đặc điểm không gian trong video và mô hình LSTM được sử dụng để tích xuất các đặc điểm thời gian trong video. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN 978-604-82-7522-8 NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU ĐA TẦNG CHO PHÁT HIỆN SÂU BỆNH TỪ NGUỒN VIDEO Trần Anh Đạt Nguyễn Hữu Quỳnh Trường Đại học Thủy lợi email 1. GIỚI THIỆU 3. MÔ HÌNH PHÁT HIỆN SÂU BỆNH ĐA TẦNG Bài báo này đề xuất phương pháp xử lý video phát hiện sâu bệnh dựa trên mô hình Thuật toán phát hiện sâu bệnh trong vườn CNN-LSTM đa tầng. Phương pháp phát hiện nông sản được đề xuất được minh họa ở sâu bệnh được đề xuất bao gồm mô hình Hình 1. CNN để trích xuất các đặc điểm không gian trong video và mô hình LSTM được sử dụng để tích xuất các đặc điểm thời gian trong video. Phần còn lại của bài viết này sẽ được tổ chức như sau Phần 2 xem xét các công việc liên quan. Phần 3 mô tả hệ thống được đề xuất. Phần 4 báo cáo kết quả thực nghiệm. Các hướng nghiên cứu và thảo luận trong tương lai được cung cấp trong phần 5. Hình 1. Tổng quan về phương pháp đề xuất của chúng 2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Cách tiếp cận này chủ yếu được chia thành Trong tài liệu nhiều phương pháp đã hai giai đoạn. Ở giai đoạn đầu tiên dựa trên được đề xuất để giám sát video để phát hiện đặc điểm chuyển động và màu sắc sẽ xác định sâu bệnh. Quy trình làm việc của phương vị trí của sâu bệnh trên ảnh và khoanh vùng pháp này chủ yếu được chia thành hai bước sâu bệnh. Trong giai đoạn tiếp theo một chuỗi nhỏ sau phát hiện sâu bệnh và phân loại các hình ảnh sâu bệnh được phát hiện sẽ được sâu bệnh. đưa vào lớp CNN và sau đó được chuyển đổi Gần đây tác giả của 3 đã thêm các lớp thành các đặc điểm trực quan thông qua các CNN và LSTM vào giao diện người dùng và lớp CNN các đặc điểm sâu bệnh trên nông sản được trích xuất trong chuỗi hình ảnh được vào lớp trên đầu ra tương ứng. Do đó lớp chuyển đến mô hình LSTM và đầu ra LSTM CNN hoạt động như một trình trích xuất đặc sẽ thực hiện dự đoán chuỗi hình ảnh có chứa trưng và LSTM hoạt động như một lớp để đám sâu bệnh thực hoặc vật thể chuyển động phân loại video đã ghi hoặc video .