مشخصات

زبان

بانک اطلاعاتی

فایل ها

توضیحات

فیلم نحوه اجرا دارد - مقاله پایه آماده دانلود است

۲۴۰,۰۰۰ تـــــومان

مطالب مرتبط

تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

  • پنجشنبه ۹ دی ۱۳۹۵
  • بازدید ۱,۴۴۶ نفر

تصویر matlab-plant_18183_1 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

پروژه تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در MATLAB

پیاده سازی مقاله Plant Disease Detection Using Image Processing

پروژه تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM چند کلاسه (الگوریتم ماشین بردار پشتیبان چند کلاسه) و K Means را با نرم افزار MATLAB در این پست آماده کردیم که بر اساس مقاله Plant Disease Detection Using Image Processing پیاده سازی شده است. مشابه این پروژه در سایت در زمینه تشخیص بیماری میوه ها است که با کد محصول 13596 می باشد.

معرفی پروژه تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان:

برنامه پیش رو یک پروژه مناسب در زمینه مهندسی کشاورزی، پردازش تصویر، بینایی ماشین و هوش مصنوعی است. در این پروژه که در آن بر روی برگ ها کار می کنیم، شخیص و طبقه بندی بر روی بیماری های آلترناریا، آنتراکنوز، سوختگی باکتریایی، گونه Cercospora نقطه برگ و برگ سالم انجام می شود. در ادامه به توضیحاتی در این باره پرداخته و فیلم و تصاویری از خروجی این پروژه قرار داده شده و مقاله پایه نیز به صورت رایگان قابل دانلود است.

تشخیص بیماری در گیاهان:

تشخیص بیماری های گیاهی کلیدی برای جلوگیری از ضرر و زیان در عملکرد و مقدار محصولات کشاورزی است. با توجه به اینکه نظارت بر سلامت و تشخیص بیماری در گیاهان برای کشاورزی پایدار بسیار حیاتی است، نظارت به صورت دستی بسیار دشوار و زمان بر خواهد بود. همچنین این کار نیاز به بررسی متوالی و مقدار زیادی کار بر روی آنها، اظهار نظر های فنی در بیماری های گیاهی و نیز نیاز به زمان پردازش بیش از حد می باشد. از این رو امروزه به منطور تشخیص بیماری های گیاهی از پردازش تصویر و بینایی ماشین با استفاده از هوش مصنوعی می شود.

توضیحات بیشتر، دانلود رایگان مقاله پایه، فیلم و تصاویری از عملکرد پروژه تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در ادامه مطلب.

مراحل تشخیص بیماری گیاهان:

تشخیص بیماری در گیاهان شامل مراحلی مانند تهیه تصویر، تصویر قبل از پردازش، تقسیم بندی تصویر، استخراج ویژگی و طبقه بندی می باشد. در این مقاله بحث در مورد روش های مورد استفاده برای تشخیص بیماری های گیاهی با استفاده از تصاویر برگ گیاهان است. همچنین در این مقاله به برخی تقسیم بندی ها و الگوریتم های استخراج ویژگی مورد استفاده در مقالات مرتبط با تشخیص بیماری های گیاهی پرداخته شده است.

تصاویری از خروجی پروژه تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means:

تصویر خروجی 2:

تصویر matlab-plant_18183_2 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

تصویر خروجی 3:

تصویر matlab-plant_18183_3 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

تصویر خروجی 4:

تصویر matlab-plant_18183_4 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

تصویر خروجی 5:

تصویر matlab-plant_18183_5 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

تصویر خروجی 6:

تصویر matlab-plant_18183_6 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

تصویر خروجی 7:

تصویر matlab-plant_18183_7 تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان با الگوریتم SVM و K Means در متلب

 

باکس دانلود
شناسه:
۱۸۱۸۳
توضیحات:
فیلم نحوه اجرا دارد - مقاله پایه آماده دانلود است
قیمت:
۲۴۰,۰۰۰ تـــــومان
ثبت نظر
ریفریش کنید!
نظرات کاربران (۲ مورد)
  1. تصویر آواتار کاربر 0
    مهدی زمانی یکشنبه , 10 بهمن

    سلام دوستان هر برنامه ای که داخلش function استفاده شده رو اجرا می کنم خطای زیرو میده ایرادش چیه ؟؟؟؟؟ Not enough input arguments. (از اینکه سریعا مشکلاتو بررسی می کنید صمیمانه تشکر می کنم )

  2. تصویر آواتار کاربر 0
    مرتض محمدی جمعه , 29 بهمن

    سلام خدمت دوستان خوب من یه برنامه در مورد متلب دارم تو دو سه تا خطش گیر کردم هر چی سعی کردم نتیجه خوب نگرفتم می تونم براتون ایمیلش کنم کمی در موردش بهم توضیح بدین ممنون دوستان .