Ločevanje široko in ozko listnih rastlin v podporo sistemu za zaznavo plevela

Urban Kenda, Jurij Rakun
{"title":"Ločevanje široko in ozko listnih rastlin v podporo sistemu za zaznavo plevela","authors":"Urban Kenda, Jurij Rakun","doi":"10.18690/um.feri.7.2022.5","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Sodobno kmetijstvo se srečuje z vedno višjo stopnjo avtomatizacije, katere cilj je pridelati več pridelka, ki dosega višjo kakovosti, vse to ob manjših negativnih učinkih na okolje in s potencialom ohranitve narave za naslednje generacije. V ta namen smo v sklopu študentskega projekta razvoja avtonomnega kmetijskega robota Farmbeast ustvarili sistem za selektivno škropljenje plevela, katerega del sta dva algoritma za ločevanje ozko- in širokolistnih rastlin, nujna za ločevanje plevela od pridelka. Ob uporabi testnega nabora slik je prvi algoritem uspešno zaznal širokolistni plevel s 53,3 % in ozkolistni s 93,3 % uspešnostjo medtem, ko drugi algoritem obe sorti plevela uspešno loči v 93,3 %. Delo opisuje tudi orodje, ki je bilo v sklopu projekta razvito in deluje na podlagi algoritma ter škropi s potrebnim herbicidom.","PeriodicalId":164879,"journal":{"name":"ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022: Zbornik 16. strokovne konference","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ROSUS 2022 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2022: Zbornik 16. strokovne konference","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18690/um.feri.7.2022.5","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Sodobno kmetijstvo se srečuje z vedno višjo stopnjo avtomatizacije, katere cilj je pridelati več pridelka, ki dosega višjo kakovosti, vse to ob manjših negativnih učinkih na okolje in s potencialom ohranitve narave za naslednje generacije. V ta namen smo v sklopu študentskega projekta razvoja avtonomnega kmetijskega robota Farmbeast ustvarili sistem za selektivno škropljenje plevela, katerega del sta dva algoritma za ločevanje ozko- in širokolistnih rastlin, nujna za ločevanje plevela od pridelka. Ob uporabi testnega nabora slik je prvi algoritem uspešno zaznal širokolistni plevel s 53,3 % in ozkolistni s 93,3 % uspešnostjo medtem, ko drugi algoritem obe sorti plevela uspešno loči v 93,3 %. Delo opisuje tudi orodje, ki je bilo v sklopu projekta razvito in deluje na podlagi algoritma ter škropi s potrebnim herbicidom.
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信