Detecting brown plant hopper (BPH) population in images is concerned in recent years to support the insect monitoring application in agriculture. Combination of this research topic and the light trap systems will help to automate the counting of BPH falling in the traps, which is currently done manually. In this paper, a new approach to detecting BPH in images based on morphological operations will be proposed. By applying these operations appropriately, shape structure and size of the BPH in images can be identified and the number of BPH can be counted. This helps to detect BPH in images more effective and accurate, and reduce time and effort in doing this task. In addition, we also propose a method for removing noise (inserts other than BPH) in image based on the weight and color factors. The experimental results show that the proposed approach is suitable for detecting and counting BPH in images.
Trích dẫn: Trần Công Án, Tống Thị Ngọc Mai và Lê Thị Thu Lan, 2017. Xây dựng ontology tự động từ bảng chú giải. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 133-139.
Trích dẫn: Trần Công Án, Lâm Chí Nguyện, Đoàn Hòa Minh, Phan Tấn Tài, Phạm Hữu Tài, Châu Xuân Phương và Sơn Búp Pha, 2016. Hệ thống hỗ trợ cố vấn học tập trên thiết bị di động. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 47a: 47-58.
Trích dẫn: Trần Công Án, Lữ Minh Phúc, Đỗ Thanh Đức, Ngô Bá Hùng, Lê Đình Chiến, Phạm Thị Xuân Diễm, Sơn Búp Pha và Nguyễn Hữu Vân Long, 2017. Phát hiện té ngã cho người cao tuổi bằng gia tốc kế và mô hình học sâu Long Short-Term Memory. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 65-71.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên