Selektiv ogräsbehandling är ett viktigt steg i autonom hantering av grödan i förhållande till grödans hälsa och avkastning. Men en viktig utmaning är tillförlitlig och korrekt ogräs upptäckt för att minimera skador på omgivande växter. I detta brev presenterar vi en metod för tät semantisk ogräsklassificering med multispektralbilder som samlats in av ett mikroflygfordon (MAV). Vi använder den nyligen utvecklade encoder-dekoder kaskad konvolutionella neurala nätverk, SegNet, som innehåller täta semantiska klasser samtidigt som det tillåter ett antal indata bildkanaler och klassbalansering med våra sockerbetor och ogräs dataset. För att få träningsdata etablerade vi ett experimentellt fält med varierande herbicidnivåer vilket resulterade i fältytor som endast innehöll vare sig gröda eller ogräs, vilket gjorde det möjligt för oss att använda det normaliserade differentialvegetationsindexet som en distinkt egenskap för automatisk sanningsgenerering på marken. Vi utbildar sex modeller med olika antal ingångskanaler och tillstånd (fint tonläge) för att uppnå 0.8 F1-poäng och 0.78 area under kurvklassificeringsmåtten. För modellutbyggnaden testas ett inbyggt Graphics Processing Unit (GPU)-system (Jetson TX2) för MAV-integration. Dataset som används i detta brev släpps för att stödja samhället och framtida arbete. Index Terms-Aerial system, tillämpningar, jordbruksautomation, robotik inom jord- och skogsbruk.
I REF används en kodare-dekoder kaskad konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att utföra tät semantisk ogräs-korv klassificering, som uppnår en hög klassificering noggrannhet men inte kan garantera en 2-5 Hz realtidsprestanda.
weedNet: Dense Semantic Weed Classification Using Multispectral Images and MAV for Smart Farming
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}