一種基于立體視覺的植物病斑定位獲取技術(shù)研究開題報(bào)告

一種基于立體視覺的植物病斑定位獲取技術(shù)研究開題報(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)中的重要問題。其中，病斑的精確定位和有效識別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵問題之一。傳統(tǒng)的病害識別方法主要依靠人工觀察，存在時(shí)間成本高、易產(chǎn)生誤判等問題。因此，開發(fā)一種基于立體視覺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、研究內(nèi)容本次研究旨在探討一種基于立體視覺的植物病斑定位獲取技術(shù)。具體研究內(nèi)容如下：1.立體視覺原理和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的研究。2.基于立體視覺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)，對不同種植物的病斑定位和數(shù)據(jù)采集進(jìn)行測試，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)化檢測與定位，具有以下幾點(diǎn)意義：1.有效提高病害識別和定位精度，保障農(nóng)作物的生產(chǎn)質(zhì)量。2.減少人工觀察成本，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。3.探究立體視覺技術(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)，并對不同植物病斑的定位精度進(jìn)行評測。3.探究立體視覺技術(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）：論文寫作和綜合評價(jià)。七、參考文獻(xiàn)[1]李思斌，錢光柱，肖玉華.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花病斑識別算法[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