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 20
 İndirme 3
Pest detection and identification using Optimised Neural Network Techniques
2021
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

Plant pest detection and identification is a major challenge in the field of agriculture since detection and classification is much more difficult than common object detection because of the apparent differences between pest species. To fight the invasion by the pest, early diagnosis of pest is requiring to enhance the production crops and to reduce the economic loss. Different algorithms introduced to detect the different types of pests. Such techniques are not efficient for all the types of pests. To overcome the above said problems, this paper deals with pest detection and identification with Optimized Neural Networks.We can detect and identify the pests with Video or Image processing techniques to reduce the use of pesticides. Detection of pest includes video or Image collection then applying various pre-processing techniques to enhance the image, followed by feature extraction and classification to detect and identify the pest. However, each approach has its own limitations. This paper presents a Video and Image Processing approaches to detect and identify the pest with Optimized Neural Network.

Anahtar Kelimeler:

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










Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 106
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education