Анализ изображений растения, полученных с камеры системы автоматизированного ухода, для визуальной оценки изменения его состояния с течением времени
Автор: 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
Короткий адрес: https://sciup.org/143180318
IDR: 143180318 | DOI: 10.25209/2079-3316-2023-14-3-37-58
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
