Abstract-Weed kontroll i betesmark är ett utmanande problem som kan vara dyrt och miljövänligt. I detta dokument föreslås en ny metod för erkännande av bredbladiga ogräs i betesmarker så att precisionskontroll kan uppnås genom minskad herbicidanvändning. Både konventionella maskininlärningsalgoritmer och djupinlärningsmetoder har utforskats och jämförts för att uppnå hög detektionsnoggrannhet och robusthet i verkliga miljöer. Inpasture gräs / ogräs bilddata har fångats för klassificering utbildning och algoritm validering. Den föreslagna metoden för djupinlärning har uppnått 96,88% noggrannhet och är kapabel att upptäcka ogräs i olika betesmarker under olika representativa utomhusbelysningsförhållanden.
Zhang m.fl. I Ref föreslogs ett system för identifiering av bredbladiga ogräs i betesmarken.
Broad-Leaf Weed Detection in Pasture
{'venue': '2018 IEEE 3rd International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC)', 'journal': '2018 IEEE 3rd International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}