Abstrakt. I detta dokument presenterar vi ett perceptionssystem för jordbruksrobotar som gör det möjligt för ett obemannade markfordon (UGV) utrustat med en multispektral kamera att automatiskt utföra detekterings- och klassificeringsuppgifter i realtid. Vår strategi utnyttjar en pipeline som innehåller två olika konvolutionella neurala nätverk (CNN) tillämpas på indata RGB+nära infra-röd (NIR) bilder. En lätt CNN används för att utföra en snabb och robust, pixelvis, binär bildsegmentering, för att extrahera pixlar som representerar projektioner av 3D-punkter som tillhör grön vegetation. Ett djupare CNN används sedan för att klassificera de extraherade pixlarna mellan grödan och ogräs klasser. Ytterligare ett viktigt bidrag av detta arbete är en ny oövervakad datauppsättning summering algoritm som automatiskt väljer från en stor datauppsättning de mest informativa undergrupper som bättre beskriver den ursprungliga. Detta gör det möjligt att effektivisera och snabba upp den manuella datauppsättning märkningsprocessen, annars extremt tidskrävande, samtidigt som goda klassificeringsprestanda bevaras. Experiment utförda på olika dataset tagna från en riktig gård robot bekräftar effektiviteten i vår strategi.
Potena m.fl. REF presenterar ett flerstegs visuellt system baserat på RGB och nära infraröda (NIR) bilder för en crop/weed klassificering med två olika CNN-arkitekturer.
Fast and Accurate Crop and Weed Identification with Summarized Train Sets for Precision Agriculture
{'venue': 'IAS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}