Анализ изображений растения, полученных с камеры системы автоматизированного ухода, для визуальной оценки изменения его состояния с течением времени

Смирнов А.В.; Иванов Е.С.; Smirnov A.V.; Ivanov E.S.

doi:10.25209/2079-3316-2023-14-3-37-58

Научные статьи \ Математика. Естественные науки \ Астрономия. Астрофизика. Исследование космического пространства. Геодезия \ Геодезия. Топографо-геодезиче¬ские работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография

Анализ изображений растения, полученных с камеры системы автоматизированного ухода, для визуальной оценки изменения его состояния с течением времени

Смирнов А.В. Иванов Е.С.

Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy

Рубрика: Искусственный интеллект и машинное обучение

Статья в выпуске: 3 (58) т.14, 2023 года.

Бесплатный доступ

Предложен метод анализа изображений растений, полученных с одной камеры, для определения кроны растения и детектирования её отдельных цветовых оттенков. Рассмотрена возможность визуальной оценки состояния растений с использованием среднего арифметического взвешенного расстояния до эталонов. Приведено описание экспериментальной установки автоматизированного ухода за растениями, с помощью которой были собраны анализируемые данные.

анализ изображений \ определение кроны растения \ цветовое пространство \ компьютерное зрение \ визуальная оценка состояния растений \ автоматизированный уход за растениями \ оценка точности

Похожие статьи в разделе Геодезия. Топографо-геодезиче¬ские работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография

Опыт применения методов математической статистики для оценки состояния сельскохозяйственных растений

Буре В.М., Петрушин А.Ф., Митрофанов Е.П., Митрофанова О.А., Денисов В.

Применение сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию

Смирнов А.В., Тищенко И.П.

Анализ разнокачественности семян лука кристофа (Allium cristophii Trautv.) с помощью цифровой морфометрии

Мусаев Фархад Багадыр Оглы, Прияткин Николай Сергеевич, Бухаров Александр Федорович, Иванова Мария Ивановна, Кашлева Анна Ивановна, Щукина Полина Алексеевна, Белецкий Сергей Леонидович, Ушакова О.В.

Информационная технология обработки данных ДЗЗ для оценки ареалов растений

Варламова Анна Александровна, Денисова Анна Юрьевна, Сергеев Владислав Викторович

Современные методы цифровизированной оценки качества плодоовощной продукции

Шпиндлер Л.С., Четвериков Е.А.

Методические подходы к выбору условий пробоотбора и оценке содержания хлорофилла в листьях растений кукурузы

Глаз Н.В., Казакова Н.И., Уфимцева Л.В.

Короткий адрес: https://sciup.org/143180318

IDS: 143180318 | УДК: 528.854:004.932.2 | DOI: 10.25209/2079-3316-2023-14-3-37-58

Analysis of images of a plant obtained from a camera of an automated care system to visually assess the change in its state over time

A method is proposed for analyzing plant images obtained from a single camera to determine the crown of a plant and detect its individual color shades. The possibility of visual assessment of the state of plants is considered. A description is given of the experimental installation for automated plant care, with the help of which the analyzed data were collected.

Список литературы Анализ изображений растения, полученных с камеры системы автоматизированного ухода, для визуальной оценки изменения его состояния с течением времени

S.D. Gupta, Y. Ibaraki. “Image analysis for plants: Basic procedures and techniques”, Plant Image Analysis: Fundamentals and Applications, CRC Press, Boca Raton, 2014,. DOI: 10.1201/b17441 ISBN: 978-0-429-07234-5
А.Г. Зотин, Е.Ю. Золотарева. «Application of multispectral segmentation for the green vegetation status analysis based on video», Программные продукты и системы, 2011, №4 (in Russian).
М.Я. Брагинский, Д.В. Тараканов. «Estimation of plants health using convolutional neural networks», Вестник кибернетики, 2021 , №1(41), с. 41-50 (in Russian). DOI: 10.34822/1999-7604-2021-1-41-50 EDN: UWYLWR
J. Huixian. “The analysis of plants image recognition based on deep learning and artificial neural network”, IEEE Access, 8 (2020), pp. 68828-68841. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2986946
F. Vasseur, J. Bresson, G. Wang, R. Schwab, D. Weigel. “Image-based methods for phenotyping growth dynamics and fitness components in Arabidopsis thaliana”, Plant Methods, 14 (2018), 63, 11 pp. DOI: 10.1186/s13007-018-0331-6 EDN: TUCQPN
N. Otsu. “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9:1 (1979), pp. 62-66. DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076
P. Jaccard. “Distribution de la flore alpine dans le Bassin des Dranses et dans quelques regions voisines”, Bull. Soc. Vaudoise Sci. Nat., 37:140 (1901), pp. 241-272. DOI: 10.5169/seals-266440

Еще