Abstract-minskande användning av jordbrukskemikalier är en viktig del i ett hållbart jordbruk. Robotar som kan utföra riktad ogräsbekämpning erbjuder potential att bidra till detta mål, till exempel genom specialiserade ogräsrensning åtgärder såsom selektiv sprutning eller mekanisk ogräsborttagning. En förutsättning för sådana system är ett tillförlitligt och robust system för klassificering av växter som kan skilja mellan gröda och ogräs på fältet. En stor utmaning i detta sammanhang är att olika områden uppvisar stor variation. Klassificeringssystemen måste därför på ett robust sätt klara av betydande miljöförändringar med avseende på ogrästryck och ogrästyper, odlingsstadier, utseende och markförhållanden. I detta dokument föreslår vi ett nytt klassificeringssystem för ogräs som bygger på ett fullständigt konvolutionellt nätverk med en kodare-dekoder struktur och införlivar rumslig information genom att överväga bildsekvenser. Genom att utnyttja den information om odlingsarrangemanget som är observerbar från bildsekvenserna kan vårt system på ett robust sätt uppskatta en pixelvis märkning av bilderna till gröda och ogräs, dvs.. En semantisk segmentering. Vi ger en grundlig experimentell utvärdering, som visar att vårt system generaliserar väl till tidigare osynliga fält under varierande miljöförhållanden-en nyckel förmåga att faktiskt använda sådana system i precisionsram. Vi ger jämförelser med andra state-of-the-art metoder och visar att vårt system avsevärt förbättrar noggrannheten i grödan ogräs klassificering utan att kräva en omskolning av modellen.
En annan metod presenteras i Reference Ref, författarna använder en helt CNN med tanke på bildsekvenser av sockerbetor fält för gröda och ogräs detektion.
Fully Convolutional Networks with Sequential Information for Robust Crop and Weed Detection in Precision Farming
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}