Computer Vision and Machine Learning in Agriculture (Record no. 362230)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04163nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 362230
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121520.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 210323s2021 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789813364240
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-33-6424-0
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación S494.5.D3
Número de documento/Ítem 2021 EB
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Computer Vision and Machine Learning in Agriculture
Mención de responsabilidad, etc. edited by Mohammad Shorif Uddin, Jagdish Chand Bansal.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2021
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Pulishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIV, 172 páginas)
Otras características físicas 72 ilustraciones, 61 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Algorithms for Intelligent Systems
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2524-7573
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Intelligent Technologies and Robotics (SpringerNature-42732)
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Intelligent Technologies and Robotics (R0) (SpringerNature-43728)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1. Introduction to Computer Vision and Machine Learning Applications in Agriculture -- Chapter 2. Robots and Drones in Agriculture - A Survey -- Chapter 3. Detection of Rotten Fruits and Vegetables using Deep Learning -- Chapter 4. Deep Learning-Based Essential Paddy Pests Filtration Technique: A Better Economic Damage Management Process -- Chapter 5. Deep CNN-Based Mango Insect Classification -- Chapter 6. Implementation of a Deep Convolutional Neural Network for the Detection of Tomato Leaf Diseases -- Chapter 7. A Multi-Plant Disease Diagnosis Method using Convolutional Neural Network -- Chapter 8. A Deep Learning-Based Approach for Potato Diseases Classification -- Chapter 9. An In-Depth Analysis of Different Segmentation Techniques in Automated Local Fruit Disease Recognition -- Chapter 10. Machine Vision Based Fruit and Vegetable Disease Recognition: A Review -- Chapter 11. An Efficient Bag-of-Features for Diseased Plant Identification.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book discusses computer vision, a noncontact as well as a nondestructive technique involving the development of theoretical and algorithmic tools for automatic visual understanding and recognition which finds huge applications in agricultural productions. It also entails how rendering of machine learning techniques to computer vision algorithms is boosting this sector with better productivity by developing more precise systems. Computer vision and machine learning (CV-ML) helps in plant disease assessment along with crop condition monitoring to control the degradation of yield, quality, and severe financial loss for farmers. Significant scientific and technological advances have been made in defect assessment, quality grading, disease recognition, pests, insects, fruits, and vegetable types recognition and evaluation of a wide range of agricultural plants, crops, leaves, and fruits. The book discusses intelligent robots developed with the touch of CV-ML which can help farmers to perform various tasks like planting, weeding, harvesting, plant health monitoring, and so on. The topics covered in the book include plant, leaf, and fruit disease detection, crop health monitoring, applications of robots in agriculture, precision farming, assessment of product quality and defects, pest, insect, fruits, and vegetable types recognition.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Robotics_2021
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 205076
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Agricultura
Subdivisión general Innovaciones tecnológicas
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Uddin, Mohammad Shorif
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 681111
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Bansal, Jagdish Chand
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 100803
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789813364233
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789813364257
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789813364264
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-33-6424-0
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 14/12/2021 En línea   S494.5.D3 2021 EB eBook.23122048 24/01/2022 24/01/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO