"基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统"
本资源摘要信息是基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统,旨在快速准确识别苹果叶部病害。该系统由Android客户端和PC服务器端组成,客户端通过系统相机获取图像,使用Socket流实现客户端与服务器通信,服务器端使用OTSU方法提取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,并使用支持向量机实现病害识别。
知识点1:Android平台的应用开发
本资源摘要信息展示了基于Android平台的应用开发,包括Android客户端的开发和PC服务器端的开发。 Android客户端使用系统相机获取图像,并使用Socket流实现客户端与服务器通信。PC服务器端使用OTSU方法提取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,并使用支持向量机实现病害识别。
知识点2:图像处理和分析
本资源摘要信息展示了图像处理和分析的重要性。在苹果叶病害远程识别系统中,服务器端使用OTSU方法提取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,并使用支持向量机实现病害识别。图像处理和分析是苹果叶病害远程识别系统的核心部分。
知识点3:支持向量机(SVM)的应用
本资源摘要信息展示了支持向量机(SVM)的应用。在苹果叶病害远程识别系统中,服务器端使用支持向量机实现病害识别。实验结果表明,支持向量机的识别性能优于BP网络,达到了98.33%的识别率。
知识点4:苹果叶病害的远程识别
本资源摘要信息展示了苹果叶病害的远程识别。苹果叶病害是苹果生产中常见的一种病害,快速准确的识别苹果叶病害对果农的生产和销售具有重要意义。苹果叶病害远程识别系统可以为果农提供方便快捷的苹果病害诊断及防治技术服务。
知识点5: Android 客户端的开发
本资源摘要信息展示了Android客户端的开发。在苹果叶病害远程识别系统中,Android客户端使用系统相机获取图像,并使用Socket流实现客户端与服务器通信。Android客户端的开发是苹果叶病害远程识别系统的关键部分。
知识点6:PC 服务器端的开发
本资源摘要信息展示了PC服务器端的开发。在苹果叶病害远程识别系统中,PC服务器端使用OTSU方法提取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,并使用支持向量机实现病害识别。PC服务器端的开发是苹果叶病害远程识别系统的关键部分。
知识点7: Socket流的应用
本资源摘要信息展示了Socket流的应用。在苹果叶病害远程识别系统中,Android客户端使用Socket流实现客户端与服务器通信。Socket流的应用可以实现客户端与服务器的实时通信。
知识点8:OTSU方法的应用
本资源摘要信息展示了OTSU方法的应用。在苹果叶病害远程识别系统中,服务器端使用OTSU方法提取图像病斑部位。OTSU方法可以提取图像中的病斑部位,并将其用作支持向量机的输入。