An automated solution for maize det

An automated solution for maize detasseling is very important for maize growers who want to reduce
production costs. Quality assurance of maize requires constantly monitoring production fields to ensure
that only hybrid seed is produced. To achieve this cross-pollination, tassels of female plants have to be
removed for ensuring all the pollen for producing the seed crop comes from the male rows. This removal
process is called detasseling. Computer vision methods could help positioning the cutting locations of
tassels to achieve a more precise detasseling process in a row. In this study, a computer vision algorithm
was developed to detect cutting locations of corn tassels in natural outdoor maize canopy using conventional
color images and computer vision with a minimum number of false positives. Proposed algorithm
used color informations with a support vector classifier for image binarization. A number of morphological
operations were implemented to determine potential tassel locations. Shape and texture features
were used to reduce false positives. A hierarchical clustering method was utilized to merge multiple
detections for the same tassel and to determine the final locations of tassels. Proposed algorithm performed
with a correct detection rate of 81.6% for the test set. Detection of maize tassels in natural canopy
images is a quite difficult task due to various backgrounds, different illuminations, occlusions, shadowed
regions, and color similarities. The results of the study indicated that detecting cut location of corn tassels
is feasible using regular color images.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแก้ปัญหาอัตโนมัติสำหรับข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ detasseling เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ที่ต้องการลดต้นทุนการผลิต คุณภาพของข้าวโพดต้องการตรวจสอบเขตการผลิตเพื่อให้มั่นใจตลอดเวลาผลิตเมล็ดที่ผสมเท่านั้น เพื่อให้บรรลุนี้ผสมเกสร tassels หญิงพืชจำเป็นต้องเอาเพื่อละอองเกสรทั้งหมดสำหรับการผลิตพืชเมล็ดมาจากแถวชาย เอานี้กระบวนการคือ detasseling วิธีการมองคอมพิวเตอร์ช่วยตัดตำแหน่งของการวางตำแหน่งtassels เพื่อให้ชัดเจนยิ่งขึ้น detasseling กระบวนการในแถว ในการศึกษานี้ คอมพิวเตอร์อัลกอริทึมที่วิสัยทัศน์ได้รับการพัฒนาสืบตำแหน่งตัดของ tassels ข้าวโพดในฝาครอบข้าวโพดกลางแจ้งธรรมชาติใช้ทั่วไปภาพสีและคอมพิวเตอร์วิทัศน์กับจำนวนขั้นต่ำทำงานไม่ผิดพลาด อัลกอริทึมที่นำเสนอใช้รายละเอียดสีกับ classifier เวกเตอร์การสนับสนุนสำหรับรูป binarization จำนวนของการดำเนินงานถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดตำแหน่งพู่มีศักยภาพ ลักษณะรูปร่างและพื้นผิวใช้เพื่อลดการทำงานผิดพลาดไม่ มีใช้การผสานหลายวิธีระบบคลัสเตอร์แบบลำดับชั้นdetections สำหรับเปียเดียวกัน และกำหนดตำแหน่งสุดท้ายของ tassels นำเสนอขั้นตอนวิธีดำเนินการด้วยอัตรา 81.6% สำหรับการทดสอบตรวจสอบถูกต้องได้ ตรวจพบข้าวโพด tassels ในฝาครอบตามธรรมชาติภาพเป็นงานค่อนข้างยากเนื่องจากพื้นหลัง illuminations ต่าง ๆ occlusions แรเงาต่าง ๆภูมิภาค และความคล้ายคลึงของสี ผลการศึกษาระบุว่า ตรวจตัดตำแหน่งของข้าวโพด tasselsจะเป็นไปใช้ภาพสีปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการแบบอัตโนมัติสำหรับ detasseling
ข้าวโพดเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ที่ต้องการลดต้นทุนการผลิต การประกันคุณภาพของข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ต้องมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสาขาการผลิตเพื่อให้แน่ใจว่าเมล็ดพันธุ์ไฮบริดเป็นเพียงการผลิต
เพื่อให้บรรลุนี้ข้ามผสมเกสรของพืชพู่หญิงจะต้องมีการถอดออกมาเพื่อสร้างความมั่นใจทุกเกสรในการผลิตเมล็ดพันธุ์พืชที่มาจากแถวชาย
การลบนี้กระบวนการที่เรียกว่า detasseling
วิธีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์จะช่วยให้การวางตำแหน่งสถานที่ตัดของพู่เพื่อให้บรรลุกระบวนการ detasseling แม่นยำมากขึ้นในแถว
ในการศึกษานี้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ได้รับการพัฒนาในการตรวจสอบสถานที่ของการตัดพู่ข้าวโพดข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในท้องฟ้ากลางแจ้งธรรมชาติโดยใช้แบบเดิมภาพสีและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่มีจำนวนต่ำสุดของผลบวกปลอม เสนอขั้นตอนวิธีการใช้สีที่มีข้อมูลลักษณนามสนับสนุนเวกเตอร์ภาพฐานสอง จำนวนก้านดำเนินงานถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบสถานที่ที่มีศักยภาพพู่ รูปร่างและคุณสมบัติเนื้อถูกนำมาใช้เพื่อลดผลบวกปลอม วิธีการจัดกลุ่มตามลำดับชั้นถูกนำมาใช้เพื่อผสานหลายตรวจจับสำหรับพู่เดียวกันและเพื่อตรวจสอบสถานที่สุดท้ายของพู่ อัลกอริทึมที่นำเสนอการดำเนินการที่มีอัตราการตรวจจับที่ถูกต้องของ 81.6% สำหรับชุดทดสอบ การตรวจหาพู่ข้าวโพดในท้องฟ้าธรรมชาติภาพเป็นงานที่ค่อนข้างยากเนื่องจากการภูมิหลังต่างๆ illuminations ที่แตกต่างกัน occlusions, เงาภูมิภาคและความคล้ายคลึงกันสี ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าการตรวจสอบสถานที่ตัดพู่ข้าวโพดเป็นไปได้โดยใช้ภาพสีปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โซลูชั่นแบบอัตโนมัติสำหรับข้าวโพด detasseling เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ที่ต้องการลด
ต้นทุนการผลิต ประกันคุณภาพของข้าวโพดเขตข้อมูลการผลิตการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าต้องมีอย่างต่อเนื่อง
ที่เมล็ดพันธุ์เท่านั้นที่ผลิต เพื่อให้บรรลุนี้ผสมข้าม , tassels พืชหญิงต้อง
ลบออกเพื่อทั้งหมดสำหรับการผลิตเมล็ดพันธุ์พืชเกสรมาจากแถวชายกระบวนการกำจัด
นี้เรียกว่า detasseling . วิธีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ช่วยการตัดตำแหน่ง
พู่ให้แม่นกว่า detasseling กระบวนการในแถว การศึกษาวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์อัลกอริทึม
ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตรวจสอบตำแหน่งของพู่ตัดข้าวโพดข้าวโพดธรรมชาติกลางแจ้งหลังคาใช้ปกติ
ภาพสี และภาพคอมพิวเตอร์ที่มีจำนวนน้อยที่สุดของผลบวกปลอม วิธีที่เสนอ
ใช้รายละเอียดสีด้วยการสนับสนุนสำหรับภาพแบบเวกเตอร์ภาพ . หมายเลขของการดำเนินการตรวจสอบสถานที่ๆ
พู่ที่อาจเกิดขึ้น รูปร่างและพื้นผิวลักษณะ
ถูกใช้เพื่อลดผลบวกปลอม มีการจัดกลุ่มลำดับชั้นวิธีใช้ผสานหลาย
ตรวจจับสำหรับช่อเดียวกัน และหาตำแหน่งสุดท้ายของพู่ เสนอขั้นตอนวิธีปฏิบัติ
กับตรวจอัตรา 81.6 % สำหรับการทดสอบชุด การตรวจหาข้าวโพดพู่ในหลังคา
ธรรมชาติภาพเป็นงานที่ค่อนข้างยาก เนื่องจากต่างภูมิหลังแตกต่างกัน แสงเงา occlusions
, , ภูมิภาค , และความคล้ายคลึงกันสีผลการศึกษาพบว่า ตำแหน่งของการตัดข้าวโพด
พู่โดยการใช้ภาพสีปกติ