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病害识别类文章123篇，页次：1/1页 【 第一页‖ 上一页 ‖ 下一页 ‖ 最后页】 转到
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| 基于图像分析的苹果病害识别技术研究[本文58页] | 基于支持向量机的水稻稻瘟病识别技术[本文70页] | 道路病害视频检索与识别系统的设计[本文67页] |
| 基于图像识别的向日葵叶部病害诊断技[本文80页] | 基于图像识别的冬小麦叶部主要病害诊[本文43页] | 基于labview的大麦生长远程监控系统的[本文72页] |
| 小麦叶部病害识别方法研究及智能手机[本文64页] | 多维稀疏信号重构算法研究及应用[本文117页] | 基于计算机视觉的花卉叶部病害识别方[本文68页] |
| 基于支持向量机的小麦病害识别研究[本文55页] | 高速铁路无砟道床层间病害检测技术研[本文130页] | 基于ga-bp神经网络的温室番茄病害诊断[本文75页] |
| 基于决策树的棉花病虫害识别研究[本文63页] | 基于机器视觉的玉米病虫害监测方法研[本文62页] | 基于图像检索的农作物叶部病害识别关[本文128页] |
| 基于卷积神经网络的大豆病害识别研究[本文59页] | 古代壁画典型病害交互式标识方法研究[本文60页] | 基于运营车辆的道岔病害检测方法研究[本文90页] |
| 黄土高原苹果叶面病害图像识别方法研[本文56页] | 基于探地雷达的铁路路基病害识别技术[本文72页] | 基于高光谱成像技术的烟叶病害识别方[本文86页] |
| 苹果果实病害近红外光谱信息获取与识[本文110页] | 基于图像识别的作物病害诊断研究[本文79页] | 基于图像特征的玉米叶部病害模糊识别[本文77页] |
| 基于图像识别的玉米叶部病害诊断技术[本文75页] | 番茄病害远程辅助识别与诊断专家系统[本文94页] | 基于图像处理的玉米叶部病害识别研究[本文87页] |
| 混凝土结构病害检测与识别应用研究[本文63页] | 基于图像处理技术的烟叶病害自动识别[本文73页] | 基于计算机视觉的农作物病害识别方法[本文122页] |
| 基于计算机图像处理的玉米叶部病害识[本文87页] | 基于图像处理和模式识别技术的黄瓜病[本文70页] | 黄瓜病害图像处理与识别技术的应用研[本文53页] |
| 玉米病害图像识别系统的设计与实现[本文61页] | 基于支持向量机的植物病害识别研究[本文99页] | 路基冻土病害地质雷达探测arma功率谱[本文69页] |
| 基于机器视觉技术的棉花病害识别[本文70页] | 低分辨率苹果果实病害图像识别方法研[本文53页] | 基于图像的水稻病害识别方法的研究[本文90页] |
| 预应力混凝土梁桥状态评估系统与病害[本文110页] | 基于图像特征的玉米叶部病害模糊识别[本文77页] | 基于图像识别的玉米叶部病害诊断技术[本文75页] |
| 基于图像特征的玉米叶部病害模糊识别[本文77页] | 基于机器视觉技术的棉花病害识别[本文70页] | 基于图像处理的温室大棚中番茄的病害[本文67页] |
| 基于图像处理技术的温室黄瓜病害识别[本文67页] | 基于图像分析的植物叶部病害识别方法[本文124页] | 基于机器视觉的甘肃大麦病害分类识别[本文53页] |
| 基于图像处理的黄瓜叶部病害识别研究[本文75页] | 基于计算机视觉技术的番茄病害识别研[本文55页] | 基于支持向量数据描述的遥感图像病害[本文87页] |
| 冬小麦叶面积指数反演与病害光谱识别[本文59页] | 复杂背景下黄瓜叶部病害识别方法研究[本文133页] | 基于计算机视觉的玉米叶部病害识别技[本文61页] |
| 基于图像处理的大豆病害识别方法研究[本文65页] | 基于运营车辆的钢轨不平顺检测及病害[本文101页] | 基于固有频率变化率的桥梁支座病害识[本文70页] |
| 基于数字图像的高速公路路面病害识别[本文82页] | 苹果叶子病害图像识别系统的设计与实[本文82页] | 面向叶部病害识别的设施蔬菜监控视频[本文113页] |
| 基于图像和光谱解析的小麦病害识别研[本文71页] | 基于图像分析的小麦叶部病害识别方法[本文124页] | 基于android平台的苹果叶部病害远程识[本文71页] |
| 基于图像处理的草莓病害识别方法研究[本文87页] | 有砟铁路路基病害的雷达图像识别方法[本文125页] | 烟草病害自动识别诊断系统的研究[本文73页] |
| 基于移动终端的黄瓜病害智能识别研究[本文71页] | 基于机器学习的作物病害图像处理及病[本文138页] | 基于图像处理的茄子叶部病害识别方法[本文64页] |
| 小麦病害图像的存储与识别技术的研究[本文57页] | 城市轨道交通钢轨病害检测与识别研究[本文116页] | 植物病害监测与识别系统研究[本文70页] |
| 基于高光谱成像的苹果病害检测识别方[本文65页] | 具有裂缝病害的简支梁桥动力特性计算[本文59页] | 基于雷达图像道路地下病害识别技术研[本文137页] |
| 基于卷积神经网络的烟草病害自动识别[本文61页] | 基于图像分析的玉米病害识别方法的研[本文51页] | 基于小波矩及svm的湖南高速公路沥青路[本文84页] |
| 稀疏表示框架下的农作物病害图像识别[本文68页] | 基于叶片图像的农作物病害识别方法研[本文66页] | 基于机器学习的水稻病害识别算法的研[本文75页] |
| 基于人脸识别的三维探地雷达道路病害[本文84页] | 基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法[本文73页] | 基于卷积神经网络的小麦叶部病害图像[本文81页] |
| 基于探地雷达的高速铁路无砟轨道层间[本文147页] | 基于图像和光谱技术的果实识别与病害[本文147页] | 基于图像处理的玉米叶部病害识别研究[本文65页] |
| 基于多分类器选择集成的农作物叶部病[本文66页] | 黄瓜病害图像自动识别的研究[本文65页] | 基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌[本文86页] |
| 柑橘部分病理病害和生理病害的高光谱[本文78页] | 基于图像分析的陕西苹果叶片病害识别[本文44页] | 猕猴桃叶面病害图像识别方法研究[本文61页] |
| 铁路路基雷达探测图像病害识别算法与[本文125页] | 寒地水稻病害影像监测系统[本文60页] | 铁路桥梁损伤识别与状态评估技术研究[本文94页] |
| 基于计算机视觉技术的黄瓜叶部病害自[本文92页] | 基于图像识别的烟草青枯病害诊断研究[本文66页] | 基于fnn的非线性形变植物叶片病斑识别[本文83页] |
| 基于病症图像的玉米病害智能诊断研究[本文145页] | 大跨预应力混凝土连续梁桥病害成因分[本文75页] | 工程结构损伤识别的反问题研究[本文154页] |
| 从预应力损失角度对混凝土桥梁病害成[本文64页] | 水稻病害诊断专家系统的研究与实现[本文104页] | 基于图像处理的黄瓜霜霉病实验研究及[本文73页] |
| 高等级公路路面病害自动检测方法研究[本文100页] | 基于图像处理的作物病害诊断及叶片形[本文86页] | 古代壁画图像保护与智能修复技术研究[本文136页] |
| 基于图像处理的路面裂缝检测系统设计[本文86页] | 植物病害的图像处理及特征值提取方法[本文48页] | 基于复合图像处理方法的路表面裂缝类[本文79页] |
| 基于图像的沥青路面裂缝的自动识别算[本文83页] | 显著性检测方法及其在黄瓜病害图像分[本文64页] | 隧道结构表面病害特征快速检测研究[本文66页] |
| 基于动力响应的铁路桥梁橡胶支座病害[本文110页] | 蔬菜病害的识别及防治[共2639字] | 花生主要病害的识别与综合防治[共3002字] |
| 温棚番茄生理病害的识别与防治[共2391字] | 李树果实病害的症状识别与防治措施[共1957字] | 何首乌化学成分研究进展[共2499字] |
| 基础教育信息化可持续发展的战略思考[共9858字] | “授人以鱼”不如“授人以渔”教育理[共2455字] | 2005年常州市教育局党委工作总结[共3786字] |
