基于深度学习的葡萄叶片病害动态监测



基于深度学习的葡萄叶片病害动态监测

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基于深度学习的葡萄叶片病害动态监测

论文目录
摘要	第1-4页
Summary	第4-8页
第一章绪论	第8-18页
1.1 论文研究背景与意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-15页
1.2.1 目标检测研究现状	第10-11页
1.2.2 目标跟踪研究现状	第11-13页
1.2.3 显著性检测研究现状	第13-14页
1.2.4 植物病害识别研究现状	第14-15页
1.3 本文研究的主要内容与结构安排	第15-18页
第二章叶片检测与跟踪	第18-29页
2.1 卷积神经网络	第18-19页
2.2 Faster R-CNN目标检测算法	第19-20页
2.3 试验数据集采集	第20页
2.4 叶片检测	第20-22页
2.5 叶片跟踪	第22-26页
2.5.1 状态估计	第22-23页
2.5.2 轨迹处理	第23页
2.5.3 跟踪过程的匹配	第23-24页
2.5.4 引入级联匹配	第24-25页
2.5.5 外观特征提取	第25-26页
2.6 试验与结果分析	第26-28页
2.7 本章小结	第28-29页
第三章叶片病害显著性检测与病害识别	第29-39页
3.1 显著检测模型	第29-30页
3.2 网络结构	第30-32页
3.3 非局部特征提取	第32-33页
3.4 交叉熵损失和IoU边界损失	第33-34页
3.5 叶片病害显著性检测结果与分析	第34-37页
3.5.1 试验样本采集	第34页
3.5.2 试验结果与分析	第34-37页
3.6 病害识别	第37页
3.7 本章小结	第37-39页
第四章叶片病害的动态监测	第39-48页
4.0 试验数据集	第39页
4.1 数据库叶片匹配	第39-40页
4.2 病斑相对面积测量	第40-42页
4.3 实验结果与分析	第41-46页
4.3.1 数据库叶片匹配	第41-43页
4.3.2 病斑相对面积测量	第43-46页
4.3.3 Daniel检测法的判断结果	第46页
4.4 本章小结	第46-48页
第五章总结与展望	第48-51页
5.1 结论	第48-49页
5.2 展望	第49-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-59页
导师简介	第59-61页
作者简介	第61-62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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