arXiv · cs.AI · M. J. Marapperuma, B. V. K. I. Vidanage · 8 小时前模型评分31
基于本体的透明水果病害检测视觉框架，在 MangoFruitDDS 上 F1 达 85%
Beyond Black Boxes: An Ontology Based Vision Framework for Transparent Fruit Disease Detection
导读
研究者提出一种结合语义知识库的混合视觉框架，用网络本体语言（OWL，Web Ontology Language）把症状表型、HSV 光谱表型和形态表型形式化，无需大规模标注数据即可按专家规则指导图像处理流程完成水果病害诊断。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：农业、科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “The current paper presents a hybrid detection framework that is able to overcome these drawbacks through the unified real-time vision with a semantic knowledge base.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org