蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)

前言
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)全球研究現(xiàn)狀
1.2.1 文獻(xiàn)來(lái)源
1.2.2 文獻(xiàn)處理
1.2.3 全球蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)研究文獻(xiàn)計(jì)量分析
1.2.4 全球蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)研究趨勢(shì)分析
1.2.5 全球蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)研究述評(píng)
1.3 研究目的與內(nèi)容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究?jī)?nèi)容
2 機(jī)器視覺(jué)及其相關(guān)技術(shù)與蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型
2.1 機(jī)器視覺(jué)的概念
2.2 機(jī)器視覺(jué)的組成部分
2.2.1 照明系統(tǒng)
2.2.2 相機(jī)
2.2.3 圖像處理軟件
2.3 機(jī)器視覺(jué)的工作原理和技術(shù)優(yōu)勢(shì)
2.3.1 機(jī)器視覺(jué)的工作原理
2.3.2 機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)
2.4 機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)瓶頸
2.4.1 機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)識(shí)別性能亟待改進(jìn)
2.4.2 機(jī)器視覺(jué)的硬件存儲(chǔ)能力亟待提升
2.4.3 機(jī)器視覺(jué)的算法模型亟待優(yōu)化
2.5 傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)概述
2.5.1 圖像識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)生
2.5.2 傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)
2.6 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類技術(shù)
2.6.1 深度學(xué)習(xí)的理論
2.6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源和發(fā)展
2.6.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
2.6.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程
2.7 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
2.7.1 基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.7.2 基于區(qū)域的快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.7.3 基于區(qū)域的更快卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.7.4 單次多盒檢測(cè)器
2.7.5 YOLO網(wǎng)絡(luò)
2.8 機(jī)器視覺(jué)的典型應(yīng)用領(lǐng)域
2.8.1 圖像識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域
2.8.2 圖像檢測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域
2.8.3 視覺(jué)定位應(yīng)用領(lǐng)域
2.8.4 物體測(cè)量應(yīng)用領(lǐng)域
2.8.5 物體分揀應(yīng)用領(lǐng)域
2.9 機(jī)器視覺(jué)助力蔬菜產(chǎn)業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型升級(jí)
2.9.1 機(jī)器視覺(jué)提高蔬菜機(jī)器裝備智能化
……
3 溫室復(fù)雜背景下蔬菜病害圖像識(shí)別
4 溫室復(fù)雜背景下蔬菜采摘定位機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)
5 面向商超應(yīng)用的蔬菜智能稱重機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)
6 智慧農(nóng)業(yè)驅(qū)動(dòng)蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈變革研究
7 蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)應(yīng)用
8 蔬菜全產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)器視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)展望
參考文獻(xiàn)
后記