Unkrauterkennung und Segmentierung mit Deep Learning

In der heutigen Zeit, in der die Automatisierungstechnik im Zuge der Digitalisierung der Welt höchste Priorität genießt, spielt der Bereich der Landwirtschaft eine wichtige Rolle für das Wachstum der indischen Wirtschaft. Die Erkennung und Segmentierung von Unkrautpflanzen ist ein neues Forschungsproblem im Bereich der Landwirtschaft. In diesem Beitrag stellen wir ein Unkrautsegmentierungsmodul vor. Das Unkrautklassifizierungsmodul benötigt eine Bildverarbeitungsaufgabe, um das Vorhandensein eines neuronalen Netzes zur Verarbeitung des Bildes zu erkennen, und verschiedene Klassifizierer wie Random Forest, Entscheidungsbaum, SVM werden zur Klassifizierung des Bildes verwendet. Das Segmentierungsmodul nutzt die U-Net-Architektur und Dense CRF wird für die Nachbearbeitung verwendet, um die Grenzen des Objekts deutlicher zu machen. Die Leistung der Klassifikatoren wird anhand von Standardbewertungsmetriken gemessen.

Autorentext

Vankamamidi Srinivasa Naresh trabaja actualmente como Decano (Investigación y Desarrollo) y Profesor en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería, Sri Vasavi Engineering College, Andhra Pradesh, India. Tiene una experiencia docente de más de 22 años. Ha recibido el premio STATE Best Teacher and Researcher Award del Gobierno de Andhra Pradesh.