Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 17
 İndirme 4
A Survey on Weed Detection System Using Deep Learning
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

In agriculture, weed is the major component in the field that affects crop production and crop quality. Therefore, it is essential to detect and classify weed in the field at its early growth stage. To avoid weed growth in the field farmers follow conventional techniques such as cultural, biological, and mechanical methods. Later on, as the technology has been improved the farmers started using chemical substances such as herbicides and pesticides to avoid weed growth and pests in the field. Farmers spray herbicides uniformly throughout the field which will also be sprinkled on the crops and the chemicals in the herbicides causes an effect on crop growth, crop quality, and crop production. The chemical substances that are present in herbicides are causing harm to crops so it’s necessary to spray herbicides specifically only on weeds and it results in achieving site-specific weed management. This paper focuses on the deep learning techniques which are used for a weed detection system that achieve site-specific weed management..

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.283
Atıf : 1.155
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry