I detta arbete demonstrerar vi ett snabbt utplacerat ogräsklassificeringssystem som använder visuell data för att möjliggöra autonom precisionsrensning utan att göra förutfattade antaganden om vilka ogräsarter som finns i ett givet fält. Tidigare arbete inom detta område bygger på att ha tidigare kunskap om de ogräsarter som finns i området. Detta antagande kan inte alltid gälla för varje fält, och begränsar därmed användningen av system för klassificering av ogräs baserat på detta antagande. I detta arbete undanröjer vi detta antagande och inför ett snabbt utplaceringsbart tillvägagångssätt som kan fungera på vilket fält som helst utan några antaganden om ogräsarter före utplaceringen. Vi presenterar en trestegs pipeline för genomförandet av vårt ogräsklassificeringssystem som består av inledande fältövervakning, offlinebehandling och selektiv märkning och automatiserad precisionsrensning. Den viktigaste egenskapen i vårt tillvägagångssätt är kombinationen av växtkluster och selektiv märkning som gör det möjligt för vårt system att fungera utan kunskapen om arter. Med hjälp av fältdata kan vi märka 12,3 gånger färre bilder än traditionell fullständig märkning och samtidigt minska klassificeringsnoggrannheten med endast 14 procent.
Hall m.fl. I REF föreslås ett system för snabb användning av ogräsklassificering för precisionshantering av ogräs.
A Rapidly Deployable Classification System using Visual Data for the Application of Precision Weed Management
{'venue': 'D. Hall, F. Dayoub, T. Perez, and C. McCool,"A Rapidly Deployable Classification System using Visual Data for the Application of Precision Weed Management,"Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 148, pp. 107-120, May 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}