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Nachweis und Bestimmung des Reifegrades von Mango
Details
Die Landwirtschaft spielt eine sehr wichtige Rolle für jede nationale wirtschaftliche Stabilität. Für die zwei Drittel der Bevölkerung Indiens ist die Landwirtschaft die einzige Lebensgrundlage. Vergleicht man die Entwicklung von Elektronik und Automobilen mit der Entwicklung der Landwirtschaft, so stellt man fest, dass die Entwicklung in der Landwirtschaft schleppend verläuft. Daher ist es unerlässlich, sich auf den innovativen Plan zur Erhöhung des Wirkungsfaktors Entwicklung der Landwirtschaft zuzubewegen. Dabei handelt es sich umein automatisches Fruchtqualitätsinspektionssystem zur Sortierung und Einstufung von Mango unter Verwendung moderner Technologien wie maschinelles Lernen und Bildverarbeitung. Das Hauptziel dieses Systems ist es, das manuelle Inspektionssystem zu ersetzen. Dies trägt dazu bei, den Prozess zu beschleunigen, die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern und die Zeit zu verkürzen.
Autorentext
La Dra. Tanuja Dhope-Shendkar ha hecho su doctorado en "Comunicación inalámbrica" en el marco del proyecto "Erasmus Mundus Mobility Life" de la Universidad de Zagreb (Croacia) en 2012.La Sra. Pranoti Ubale está cursando su maestría en electrónica y telecomunicaciones en el RSCOE de la JSPM, Pune
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786202824941
- Sprache Deutsch
- Genre Anwendungs-Software
- Größe H220mm x B150mm x T4mm
- Jahr 2020
- EAN 9786202824941
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-2-82494-1
- Veröffentlichung 26.09.2020
- Titel Nachweis und Bestimmung des Reifegrades von Mango
- Autor Tanuja Dhope-Shendkar , Pranoti Ubale
- Untertitel Einsatz von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung bei Raspberry Pi
- Gewicht 102g
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- Anzahl Seiten 56