The transformed image was filtered

The transformed image was filtered by convolving with the Mexican hat wavelets, followed by a search for local maxima corresponding to the position of individual crop plants. For ease of computation the convolution was conducted locally based on initial predicted plant positions from a Kalman filter tracking algorithm (Bar-Shalom & Fortmann, 1988). This algorithm was based on earlier work described by Hague and Tillett (2001) in which the two most important Kalman filter states were heading and lateral offset with respect to crop rows. In this work these states are augmented with additional states allocated to individual plants representing forward distance ahead of the toolbar. As the number of plants in a scene varies with time the state vector was dynamic with new states created as plants appeared at the top of an image and deleted as they pass the cultivator. Having used the Kalman filter estimate for initial placement an adaptive step size hill climbing technique was used to accurately position a Mexican hat over individual plants. Local maxima representing plant centroids were then used to refine the Kalman filter estimate of plant positions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพแปรรูปถูกกรอง โดย convolving กับ wavelets หมวกเม็กซิกัน ตาม ด้วยการค้นหาแมกท้องถิ่นที่สอดคล้องกับตำแหน่งของแต่ละพืช เพื่อความสะดวกในการคำนวณดำเนินการพัฒนาท้องถิ่นอิงตำแหน่งโรงงานคาดการณ์เริ่มต้นจากคาลมานมีกรองอัลกอริทึมการติดตาม (บาร์ชาล & Fortmann, 1988) อัลกอริทึมนี้อิงก่อนหน้านี้ทำงานที่อธิบายไว้ โดย Tillett (2001) และเฮกในที่ อเมริกาตัวกรองคาลมานสำคัญสองกำลังมุ่งหน้าและด้านข้างตรงข้ามกับแถวปลูกพืช ในงานนี้ สถานะเหล่านี้ถูกเติมเต็ม ด้วยอเมริกาเพิ่มเติมที่ปันส่วนไปยังแต่ละพืชคิดเป็นระยะทางไปข้างหน้าไปข้างหน้าของแถบเครื่องมือ จำนวนพืชในฉากที่แตกต่างกันกับเวลาเวกเตอร์สถานะเป็นแบบไดนามิกกับรัฐใหม่ที่สร้างขึ้น ตามที่ปรากฏที่ด้านบนของรูปภาพ และลบพวกเขาผ่านการเกษตรกร มีใช้ตัวกรองคาลมานประเมินสำหรับวางเริ่มต้นเป็นขั้นตอนที่ปรับขนาดปีนเทคนิคใช้วางหมวกเม็กซิกันบนพืชแต่ละอย่างถูกต้อง ท้องถิ่นแมก centroids พืชแทนแล้วใช้ในการปรับปรุงตัวกรองคาลมานประเมินตำแหน่งโรงงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เปลี่ยนภาพถูกกรองโดย convolving กับแสงหมวกเม็กซิกัน, ตามด้วยการค้นหา Maxima ท้องถิ่นที่สอดคล้องกับตำแหน่งของพืชแต่ละ เพื่อความสะดวกในการคำนวณบิดได้ดำเนินการในประเทศขึ้นอยู่กับตำแหน่งเริ่มต้นพืชที่คาดการณ์ไว้จากขั้นตอนวิธีการกรองการติดตามคาลมาน (Bar-ชะโลมและ Fortmann, 1988) ขั้นตอนวิธีการนี้ขึ้นอยู่กับการทำงานก่อนหน้านี้อธิบายโดยเฮกและ Tillett (2001) ซึ่งทั้งสองที่สำคัญที่สุดคาลมานกรองสหรัฐอเมริกากำลังมุ่งหน้าไปด้านข้างและชดเชยด้วยความเคารพต่อแถวพืช ในงานนี้รัฐเหล่านี้จะมีผลดีกับรัฐเพิ่มเติมที่จัดสรรให้กับพืชแต่ละตัวแทนไปข้างหน้าห่างไปข้างหน้าของแถบเครื่องมือ ขณะที่จำนวนของพืชในฉากที่แตกต่างกันไปมีเวลาเวกเตอร์รัฐเป็นแบบไดนามิกที่มีรัฐใหม่สร้างขึ้นเป็นพืชที่ปรากฏที่ด้านบนของภาพและลบที่พวกเขาผ่านการเพาะปลูก มีการใช้การประมาณการกรองคาลมาสำหรับตำแหน่งเริ่มต้นขนาดขั้นตอนเทคนิคเนินเขาปีนเขาปรับตัวได้ถูกใช้ในการวางตำแหน่งหมวกเม็กซิกันมากกว่าพืชแต่ละอย่างถูกต้อง Maxima ตัวแทน centroids พืชท้องถิ่นที่ถูกนำมาใช้เพื่อปรับแต่งการประมาณการกรองคาลมาของตำแหน่งที่โรงงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เปลี่ยนภาพถูกกรองโดย convolving กับคลื่นหมวกเม็กซิกันตามค้นหาท้องถิ่น maxima ที่ตรงกับตำแหน่งของพืชแต่ละต้น เพื่อความสะดวกในการคำนวณคอนโวลูชัน ทำการศึกษาในเบื้องต้นคาดการณ์พืชตำแหน่งจากขั้นตอนวิธีตัวกรองคาลมาน ( ติดตามบาร์อาส & fortmann , 1988 ) ขั้นตอนวิธีนี้ใช้อธิบาย โดยก่อนหน้านี้ทำงานที่กรุงเฮก และทิลลิต ( 2001 ) ที่สําคัญที่สุดสองตัวกรองคาลมานสหรัฐอเมริกากำลังจะชดเชยด้วยความเคารพแถวปลูก ในงานนี้รัฐเหล่านี้จะเพิ่มเติมกับรัฐจัดสรรให้แต่ละพืชแทนไปข้างหน้าระยะข้างหน้าของแถบเครื่องมือ เป็นหมายเลขของพืชในฉากที่แตกต่างกันกับเวลารัฐกับรัฐใหม่ที่สร้างขึ้นแบบไดนามิกเวกเตอร์ คือ เป็นพืชที่ปรากฏที่ด้านบนของภาพและลบพวกเขาผ่านการเพาะปลูก . มีการใช้ตัวกรองคาลมานสำหรับตำแหน่งเริ่มต้นการใช้เทคนิคการปีนเขาบันไดขนาดถูกต้องตำแหน่งหมวกเม็กซิกันมากกว่าพืชแต่ละ ท้องถิ่น maxima แทนจุดเซนทรอยด์พืชแล้วใช้เพื่อปรับแต่งการกรองคาลมานประมาณตำแหน่งของพืช