BILDANALYSE FÜR VISIONBASIERTES SKIMMING

Der Befall mit invasiven Wasserkräutern ist ein großes Problem bei der Pflege von Binnengewässern. Die Reinigung der Oberflächenverschmutzung erfordert idealerweise einen völlig autonomen Abfallskimmer, der in der Lage ist, das Vorhandensein und die physische Position von in der Nähe befindlichen, frei schwimmenden Unkrautbüscheln zu erkennen, die Unkrautbüschel einzusammeln, indem er das verfilzte Unkraut bei Bedarf abschneidet, den Skimmer in die Nähe des Büschels bewegt, das Büschel einsammelt und das eingesammelte Unkraut zum Ufer transportiert. Der visuelle Skimmer besteht aus einem Skimmer, der mit einem Bildverarbeitungssensor verbunden ist, der in der Lage ist, einzelne Videobilder zu erfassen und sie zu analysieren, um die gewünschten Informationen zu extrahieren. Unter diesen Bedingungen macht die Bereitstellung visueller Informationen über die Umgebung für den Skimmer die Arbeit bequemer, genauer und verbessert seine Gesamtleistung. Dieses Buch konzentriert sich auf die Verbesserung der Leistung von Bildverarbeitungsschritten, nämlich Horizonterkennungstechniken zur Segmentierung von Wasserregionen, Objekterkennungsalgorithmen zur Segmentierung von schwimmenden Objekten auf der Wasseroberfläche und farbbasierte Kantendetektionsalgorithmen zur Schätzung von grün gefärbtem Unkraut in Binnengewässern.

Autorentext

Dr. R. Sravanthi Reddy arbeitet derzeit als Professorin in der ECE-Abteilung, PBRVITS, Kavali.Sie verfügt über 20 Jahre Lehrerfahrung. Ihr derzeitigesForschungsinteresse umfasst Bild- und Videoverarbeitung, maschinelles Sehen, maschinelles Lernen und Videoanalyse.