一種基于立體視覺(jué)的植物病斑定位獲取技術(shù)研究開(kāi)題報(bào)告

一種基于立體視覺(jué)的植物病斑定位獲取技術(shù)研究開(kāi)題報(bào)告一、研究背景隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，植物病害的防治成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要問(wèn)題。其中，病斑的精確定位和有效識(shí)別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。傳統(tǒng)的病害識(shí)別方法主要依靠人工觀(guān)察，存在時(shí)間成本高、易產(chǎn)生誤判等問(wèn)題。因此，開(kāi)發(fā)一種基于立體視覺(jué)的植物病斑定位和數(shù)據(jù)采集技術(shù)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。二、研究?jī)?nèi)容本次研究旨在探討一種基于立體視覺(jué)的植物病斑定位獲取技術(shù)。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.立體視覺(jué)原理和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的研究。2.基于立體視覺(jué)的植物病斑定位算法的設(shè)計(jì)。3.系統(tǒng)硬件和軟件的搭建，實(shí)現(xiàn)定位和數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)化。4.系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同種植物的病斑定位和數(shù)據(jù)采集進(jìn)行測(cè)試，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)。三、研究意義本研究主要探討一種基于立體視覺(jué)的植物病斑定位獲取技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)現(xiàn)病斑的自動(dòng)化檢測(cè)與定位，具有以下幾點(diǎn)意義：1.有效提高病害識(shí)別和定位精度，保障農(nóng)作物的生產(chǎn)質(zhì)量。2.減少人工觀(guān)察成本，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。3.探究立體視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用價(jià)值和推廣應(yīng)用前景。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下成果：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于立體視覺(jué)技術(shù)的植物病斑定位獲取系統(tǒng)。2.完成系統(tǒng)試驗(yàn)，并對(duì)不同植物病斑的定位精度進(jìn)行評(píng)測(cè)。3.探究立體視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用價(jià)值和推廣應(yīng)用前景。五、研究方法本研究采用的研究方法主要包括：1.立體視覺(jué)原理和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的文獻(xiàn)綜述和分析。2.植物病斑定位和數(shù)據(jù)采集算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。3.系統(tǒng)硬件和軟件的搭建、優(yōu)化和測(cè)試。4.系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析。六、進(jìn)度計(jì)劃本研究的進(jìn)度計(jì)劃如下：第一階段（1個(gè)月）：立體視覺(jué)原理和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的文獻(xiàn)綜述和分析。第二階段（2個(gè)月）：基于立體視覺(jué)的植物病斑定位算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，以及系統(tǒng)硬件和軟件的搭建和優(yōu)化。第三階段（2個(gè)月）：系統(tǒng)測(cè)試和實(shí)驗(yàn)，以及數(shù)據(jù)采集和分析。第四階段（1個(gè)月）：論文寫(xiě)作和綜合評(píng)價(jià)。七、參考文獻(xiàn)[1]李思斌，錢(qián)光柱，肖玉華.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花病斑識(shí)別算法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49(11)：1-9.[2]ChenX,LiJ,ZhangC,DuY,QinH.Afeature-orientedimageanalysismethodanditsapplicationtoplantdiseaseidentification[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2016,128:22-28.[3]LiX,LianZ,HeX,LuoJ,FengJ,WangX.Identificationofearly-stageappletreediseasesusinghyperspectralimagingwithfeatureselection