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

Feature based classification of plant organs from 3D point clouds for plant phenotyping application

LCSH: Kasetsart University -- Theses. M.Eng. (Information and Communication Technology for Embedded Systems) 2020
Classification :.LCCS: TA1637
LCSH: Kasetsart University. -- Department of Electrical Engineering -- Theses
LCSH: Image processing
LCSH: Three-dimensional imaging
LCSH: Optical data processing
LCSH: Computer vision
Abstract: Rice breeding nowadays is high-throughput due to the use of genotyping technologies. It can swiftly test and analyze a large number of samples while maintaining a low level of phenotypic assessment performance due to manual evaluation. As a result, this is the primary impediment to creating new rice types. This study aims to create techniques for automatically categorizing plant organs using 3D point clouds to assess plant morphology or architecture. A 3D laser scan system was used to scan the rice plant. The skeleton skimming approach was used to lower the number of points in the cloud since the number of points in each cloud group is too great. As a result, preprocessing is required before importing into neural networks for categorization. This study employs two classification methods for rice organs: tensor-based classification and PointNet. Experiments have shown the efficacy of PointNet in classifying rice organs in the shortest period.
Kasetsart University. Office of the University Library
Address: Bangkok
Email: tdckulib@ku.ac.th
Role: Thesis Advisor
Created: 2020
Modified: 2025-07-17
Issued: 2025-07-17
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
URL: https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2564/kanittha-run-all.pdf
CallNumber: TA1637 .K37
eng
©copyrights Kasetsart University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 kanittha-run-all.pdf 1.85 MB
ใช้เวลา
0.021296 วินาที

Kanittha Rungyaem
Title Contributor Type
Feature based classification of plant organs from 3D point clouds for plant phenotyping application
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Kanittha Rungyaem
Kanjanapan Sukvichai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Kanjanapan Sukvichai
Title Creator Type and Date Create
Development of low-level postures and motion embedded controller
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Kanjanapan Sukvichai ;Rangsarit Vanijjirattikhan;Shoichi Hasegaw
Teeratath Ariyachartphadungkit
วิทยานิพนธ์/Thesis
Feature based classification of plant organs from 3D point clouds for plant phenotyping application
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Kanjanapan Sukvichai
Kanittha Rungyaem
วิทยานิพนธ์/Thesis
Development of the indoor map construction system based on the cooperative multi-agent mobile robots
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Kanjanapan Sukvichai
Chuang, Ming-Hsien
วิทยานิพนธ์/Thesis
Soft stuffed robots based stress reduction for insomnia
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Kanjanapan Sukvichai
Tanapon Kitmuti
วิทยานิพนธ์/Thesis
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 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 10,189
รวม 10,190 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 1,073,263 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 101 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 66 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 1,073,439 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.132
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104