TH129783A - กระบวนการจำแนกแมลงชนิดที่เป็นแมลงศัตรูข้าวจากภาพถ่าย - Google Patents

กระบวนการจำแนกแมลงชนิดที่เป็นแมลงศัตรูข้าวจากภาพถ่าย

Info

Publication number
TH129783A
TH129783A TH1301001267A TH1301001267A TH129783A TH 129783 A TH129783 A TH 129783A TH 1301001267 A TH1301001267 A TH 1301001267A TH 1301001267 A TH1301001267 A TH 1301001267A TH 129783 A TH129783 A TH 129783A
Authority
TH
Thailand
Prior art keywords
insects
rice
image
photographs
field
Prior art date
Application number
TH1301001267A
Other languages
English (en)
Other versions
TH103806B (th
Inventor
วัชรบุศราคำ นางสาวศรินทร์
สินธุภิญโญ นายวศิน
เมธเศรษฐ นายอิทธิพันธ์
Original Assignee
นางสาวน้ำฝน โอวศิริกุล
นางสาวอรุณศรี ศรีธนะอิทธิพล
นายชาญชัย นีรพัฒนกุล
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
Filing date
Publication date
Application filed by นางสาวน้ำฝน โอวศิริกุล, นางสาวอรุณศรี ศรีธนะอิทธิพล, นายชาญชัย นีรพัฒนกุล, สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ filed Critical นางสาวน้ำฝน โอวศิริกุล
Publication of TH129783A publication Critical patent/TH129783A/th
Publication of TH103806B publication Critical patent/TH103806B/th

Links

Abstract

OCR 29/11/2566 การประดิษฐ์นี้แสดงถึงวิธีการจำแนกและนับจำนวนแมลงจากภาพถ่ายในนาข้าว โดยพื้นหลังของ ภาพเป็นไปตามสภาพแวดล้อมจริง ประกอบด้วย ขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนการถ่ายภาพต้นข้าวในแปลงนา ขั้นตอนการสกัดพื้นหลังออกจากแมลง ขั้นตอนการหาวัตถุในภาพ ขั้นตอนการกำหนดบริเวณตัวแมลง ขั้นตอนการดึงลักษณะสำคัญ ขั้นตอนการจำแนกตัวแมลง และขั้นตอนการนับตัวแมลง เมื่อผู้ใช้ต้องการ นับจำนวนแมลงก็ทำการถ่ายภาพต้นข้าวในนาข้าวแล้วระบบจะทำการประมวลผลและแสดงผลให้ทราบ โดยวิธีการตามการประดิษฐ์นี้ สามารถจำแนกและนับจำนวนแมลงทั้ง 10 ชนิด คือ เพลี้ยไฟ, เพลี้ย กระโดดสีน้ำตาล, เพลี้ยจักจั่นสีเขียว, หนอนกอ, หนอนห่อใบข้าว, แมลงหล่า, เพลี้ยจักจั่นปีกลายหยัก, ด้วงเต่า, ด้วงก้นกระดก และแมลงอื่นในภาพ โดยพื้นหลังของภาพเป็นไปตามสภาพแวดล้อมจริง เนื่องจากในแปลงนาแต่ละแปลงก็มีสภาวะแวดล้อมแตกต่างกันไป

Claims (1)

1. : DC60 (13/03/56) การประดิษฐ์นี้เเสดงถึงวิธีการจำเเนกเเละนับจำนวนเเมลงจากภาพถ่ายในนาข้าว โดยพื้นหลังของ ภาพเป็นไปตามสภาพเเวดล้อมจริง ประกอบด้วย ขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนการถ่ายภาพต้นข้าวในเเปลงนา ขั้นตอนการสกัดพื้นหลังออกจากเเมลง ขั้นตอนการหาวัตถุในภาพ ขั้นตอนการกำหนดบริเวณตัวเเมลง ขั้นตอนการดึงลักษณะสำคัญ ขั้นตอนการจำเเนกตัวเเมลง เเละขั้นตอนการนับตัวเเมลง เมื่อผู้ใช้ต้องการ นับจำนวนเเมลงก็ทำการถ่ายภาพต้นข้าวในนาข้าวเเล้วระบบจะทำการประมวลผลเเละเเสดงผลให้ทราบ โดยวิธีการตามการประดิษฐ์นี้ สามารถจำเเนกเเละนับจำนวนแมลงทั้ง 10 ชนิด คือ เพลี้ยไฟ, เพลี้ย กระโดดสีน้ำตาล, เพลี้ยจักจั่นสีเขียว, หนอนกอ, หนอนห่อใบข้าว, เเมลงหล่า, เพลี้ยจักจั่นปีกลายหยัก, ด้วงเต่า, ด้วงก้นกระดก เเละเเมลงอื่นในภาพ โดยพื้นหลังของภาพเป็นไปตามสภาพเเวดล้อมจริง เนื่องจากในเเปลงนาเเต่ละเเปลงก็มีสภาวะเเวดล้อมเเตกต่างกันไป การประดิษฐ์นี้เเสดงถึงวิธีการจำเเนกเเละนับจำนวนเเมลงจากภาพถ่ายในนาข้าว โดยพื้นหลังของ ภาพเป็นไปตามสภาพเเวดล้อมจริง ประกอบด้วย ขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนการถ่ายภาพต้นข้าวในเเปลงนา ขั้นตอนการสกัดพื้หลังออกจากเเมลง ขั้นตอนการหาวัตถุในภาพ ขั้นตอนการกำหนดบริเวณตัวเเมลง ขั้นตอนการดึงลักษณะสำคัญ ขั้นตอนการจำเเนกตัวเเมลง เเลขั้นตอนการนับตัวเเมลง เมื่อผู้ใช้ต้องการ นับจำนวนเเมลงก็ทำการถ่ายภาพต้นข้าวในนาข้าวเเล้วระบบจะทำการประมวลผลเเละเเสดงผลให้ทราบ โดยวิธีการตามการประดิษฐ์นี้ สามารถจำเเนกเเละนับจำนวนทั้ง 10 ชนิด คือ เพลี้ยไฟ เพลี้ย กระโดดสีน้ำตาล เพลี้ยจักจั่นสีเขียว หนอนกอ หนอนห่อใบข้าว เเมลงหล่า เพลี้ยจักดจั่นปีกลายหยัก ด้วงเต่า ด้วงก้นกระดก เเละเเมลงอื่นในภาพ โดยพื้นที่หลังของภาพเป็นไปตามสภาพเเวดล้อมจริง เนื่องจากในเเปลงนาเเต่ละเเปลงก็มีสภาวะเเวดล้อมเเตกต่างกันไปข้อถือสิทธิ์ (ข้อที่หนึ่ง) ซึ่งจะปรากฏบนหน้าประกาศโฆษณา : 1.กระบวนการจำเเนกเเมลงจากภาพถ่ายที่มีค่าสีระดับเทาในนาข้าวที่มีเเบบจำลองทางสถิติสำหรับ จำเเนกเเมลงอยู่ในระบบคอมพิวเตอร์ประกอบด้วยขั้นตอน การนำภาพถ่ายที่มีค่าสีระดับในนาข้าวมากรองให้เหลือเส้นเเนวตามนอนในภาพ การนำภาพถ่ายที่มีค่าสีระดับเทามนข้าวมาหาขอบภาพ การจัดกลุ่มพิกเซลในภาพถ่ายดังกล่าวที่ผ่านการหาขอบภาพ การหากลุ่มพิกเซลที่เป็นตัวเเทนของเเมลงจากการนำกลุ่มพิกเซลในภาพที่ผ่านการจัด กลุ่มมาเปรียบเทีแท็ก :
TH1301001267A 2013-03-13 กระบวนการจำแนกแมลงชนิดที่เป็นแมลงศัตรูข้าวจากภาพถ่าย TH103806B (th)

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TH129783A true TH129783A (th) 2013-11-21
TH103806B TH103806B (th) 2024-10-07

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9122958B1 (en) Object recognition or detection based on verification tests
Srestasathiern et al. Oil palm tree detection with high resolution multi-spectral satellite imagery
US9436682B2 (en) Techniques for machine language translation of text from an image based on non-textual context information from the image
CN111160434B (zh) 目标检测模型的训练方法、装置及计算机可读存储介质
JP6495254B2 (ja) 視覚的注意モデリングの結果の提示
EP4250081A3 (en) Notification display method and terminal
US9721163B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and recording medium
WO2015017796A3 (en) Learning systems and methods
EP2551796A3 (en) Image processing device identifying attribute of region included in image
EP2731054A3 (en) Method and device for recognizing document image, and photographing method using the same
CN108229533A (zh) 图像处理方法、模型剪枝方法、装置及设备
CN105718873A (zh) 基于双目视觉的人流分析方法
WO2019056503A1 (zh) 门店监控评价方法、装置及存储介质
JP2020503886A (ja) 作物画像におけるジャガイモウイルスを検出するための方法、媒体、およびシステム
CN106910187A (zh) 一种用于桥梁裂缝检测的图像数据集人工扩增方法
CN112862849A (zh) 一种基于图像分割和全卷积神经网络的田间稻穗计数方法
CN110162459A (zh) 测试案例生成方法、装置及计算机可读存储介质
CN103020645A (zh) 一种垃圾图片识别方法和系统
KR101715708B1 (ko) 이미지 분석기반의 자동화된 관계형 태그 생성 시스템과 이를 이용한 서비스 제공방법
US20200118297A1 (en) Image Retrieval Device And Method, Photograph Time Estimation Device And Method, Repetitive Structure Extraction Device And Method, And Program
CN108764248A (zh) 图像特征点的提取方法和装置
Mahenthiran et al. Smart pest management: an augmented reality-based approach for an organic cultivation
CN105488516A (zh) 一种图像处理方法及装置
CN107203788B (zh) 一种中级视觉毒品图像识别方法
JP6699048B2 (ja) 特徴選択装置、タグ関連領域抽出装置、方法、及びプログラム