แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Black gram plant nutrient deficiency classification in combined images using convolutional neural network

Organization : King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang. Faculty of Engineering
Email : 61610023@kmitl.ac.th

Organization : King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang. Faculty of Engineering
Email : yukrit.wa@kmitl.ac.th
keyword: Crop deficiency diseases
LCSH: Nutrition disorders in plants
; Image classification
LCSH: Neural networks (Computer science)
; Agricultural applications of artificial intelligence
Abstract: Plant nutrient deficiency classification is vital for the agricultural industry to improve both the qualities and the quantities of crops. Computer vision and deep learning technologies, especially convolutional neural networks, perform an essential role in agricultural and biological sectors to solve the various kinds of complex problems. In this paper, we conducted the classification of the complete nutrient and six types of nutrient deficiency of black gram over the combined images of old leaf and young leaf. We found that the combined image supports more useful information than a single image. We accomplished the feature extraction process by taking the advantages of the deep pre-trained model to extract the features from the image automatically. Extracted features from ResNet50 deep pre-trained model are fed into three different classifiers as the input: (1) logistic regression, (2) support vector machine and (3) multilayer perceptron and compared the performance of these models. The multilayer perceptron models achieved superior performance than support vector machine and logistic regression by the accuracy of 88.33 %.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2020
Modified: 2026-01-16
Issued: 2026-01-16
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand). 2020 8th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2020) (pp.354-357). Red Hook, NY : Institute of Electrical and Electronics Engineers
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2020pp.354-357.pdf 1.1 MB
ใช้เวลา
0.024388 วินาที

Myo Han, Kadipa Aung
Title Contributor Type
Black gram plant nutrient deficiency classification in combined images using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Myo Han, Kadipa Aung;Ukrit Watchareeruetai

บทความ/Article
Ukrit Watchareeruetai
Title Contributor Type
Black gram plant nutrient deficiency classification in combined images using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Myo Han, Kadipa Aung;Ukrit Watchareeruetai

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,352
รวม 1,352 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 40,801 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 12 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
รวม 40,817 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.181