Plant location by computer vision u

Plant location by computer vision used ratios of red, green and blue channels from colour images of the crop scene in order to reduce the effects of shadows following the method of Marchant and Onyango (2000). In the resulting mono-chrome images plant material appears bright against a dark soil background. An algorithm based on two-dimensional wavelets has been developed to locate individual crop plants. These wavelets defined by Eq. (1) provided a spatially localised means of extracting a periodic planting pattern based on individual plants and their near neighbours (Fig. 7).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งโรงงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์โดยใช้อัตราส่วนของช่องสีแดง สีเขียว และสีฟ้าจากภาพสีของฉากพืชเพื่อลดผลกระทบจากเงาวิธีมาร์ชานท์และ Onyango (2000) ในภาพเร็ว วัสดุพืชปรากฏสว่างกับพื้นหลังมืดดิน อัลกอริทึมอิง wavelets สองมิติได้รับการพัฒนาเพื่อค้นหาแต่ละพืช Wavelets เหล่านี้กำหนด โดย Eq. (1) ให้มีความหมายไหน spatially แยกรูปปลูกเป็นครั้งคราวตามแต่ละพืชและเพื่อนบ้านใกล้ของพวกเขา (7 รูป)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำเลที่ตั้งโรงงานโดยวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่ใช้อัตราส่วนของสีแดง, สีเขียวและสีฟ้าช่องจากภาพสีของฉากพืชเพื่อลดผลกระทบของเงาต่อไปนี้วิธีการ Marchant และ Onyango ที่ (2000) ในภาพที่โมโนโครเมี่ยมวัสดุจากพืชปรากฏสดใสกับพื้นหลังของดินมืด ขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับแสงสองมิติได้รับการพัฒนาเพื่อหาพืชแต่ละบุคคล คลื่นเหล่านี้กำหนดโดยสมการ (1) ให้มีการแปลความหมายของการสันนิฐานแยกรูปแบบการปลูกเป็นระยะ ๆ อยู่บนพื้นฐานของพืชแต่ละบุคคลและอยู่ใกล้กับเพื่อนบ้านของพวกเขา (รูปที่. 7)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โรงงานที่ตั้งโดยวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ใช้อัตราส่วนของสีแดง , สีเขียวและสีฟ้าจากช่องสีภาพของพืชฉากเพื่อลดผลกระทบของเงาตามวิธีของ มาร์แชนท์ และ onyango ( 2000 ) ในที่เกิดโมโนโครมรูปภาพพืชวัสดุพื้นดินปรากฏสว่างกับมืด ขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับสองมิติคลื่นที่ได้รับการพัฒนาเพื่อค้นหาบุคคล การเพาะปลูกพืช เหล่านี้คลื่นที่กำหนดโดยอีคิว ( 1 ) ให้เปลี่ยนแค่วิธีการสกัดเป็นระยะปลูกรูปแบบขึ้นอยู่กับพืชแต่ละ และใกล้เพื่อนบ้าน ( รูปที่ 7 )