AbstractAn automated solution for m

Abstract
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:

บทคัดย่อการแก้ปัญหาอัตโนมัติสำหรับข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ detasseling เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรที่ต้องการลดต้นทุนการผลิตข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ คุณภาพของข้าวโพดต้องการตรวจสอบเขตการผลิตเพื่อให้แน่ใจว่า ผลิตเมล็ดพันธุ์ไฮบริดเท่านั้นตลอดเวลา เพื่อให้บรรลุนี้ผสมเกสร tassels ของหญิงต้องถูกเอาออกเพื่อละอองเกสรทั้งหมดสำหรับการผลิตพืชเมล็ดมาจากแถวชาย กระบวนการกำจัดนี้จะเรียกว่า detasseling วิธีการมองคอมพิวเตอร์สามารถช่วยตำแหน่งสถานตัดของ tassels เพื่อให้กระบวนการ detasseling ชัดเจนมากขึ้นในแถว ในการศึกษานี้ อัลกอริทึมวิสัยทัศน์ที่คอมพิวเตอร์ถูกพัฒนาเพื่อตรวจสอบสถานตัดของ tassels ข้าวโพดในธรรมชาติกลางข้าวโพดฝาครอบด้วยภาพสีธรรมดาและคอมพิวเตอร์วิทัศน์จำนวนต่ำสุดของการทำงานผิดพลาดไม่ อัลกอริทึมที่เสนอใช้รายละเอียดสีกับ classifier เวกเตอร์การสนับสนุนสำหรับรูป binarization จำนวนของการดำเนินงานถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดตำแหน่งพู่มีศักยภาพ ใช้ลักษณะรูปร่างและพื้นผิวเพื่อลดการทำงานผิดพลาดไม่ มีใช้วิธีระบบคลัสเตอร์ลำดับ การผสานหลาย detections สำหรับเปียเดียว และกำหนดสถานสุดท้ายของ tassels อัลกอริทึมที่เสนอดำเนินการ ด้วยอัตรา 81.6% ชุดทดสอบตรวจสอบถูกต้อง ตรวจสอบของ tassels ข้าวโพดในรูปฝาครอบธรรมชาติเป็นงานค่อนข้างยากต่าง ๆ พื้นหลัง illuminations ต่าง ๆ occlusions ภูมิภาคมีเงา และความเหมือนสี ผลการศึกษาระบุว่า ตรวจตัดตำแหน่งของ tassels ข้าวโพดจะเป็นไปใช้ภาพสีปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
วิธีการแบบอัตโนมัติสำหรับ detasseling ข้าวโพดเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ที่ต้องการที่จะลดต้นทุนการผลิต การประกันคุณภาพของข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ต้องมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสาขาการผลิตเพื่อให้แน่ใจว่าเมล็ดพันธุ์ไฮบริดเป็นเพียงการผลิต เพื่อให้บรรลุนี้ข้ามผสมเกสรของพืชพู่หญิงจะต้องมีการถอดออกมาเพื่อสร้างความมั่นใจทุกเกสรในการผลิตเมล็ดพันธุ์พืชที่มาจากแถวชาย ขั้นตอนการกำจัดนี้เรียกว่า detasseling วิธีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์จะช่วยให้การวางตำแหน่งสถานที่ตัดพู่เพื่อให้เกิดกระบวนการ detasseling แม่นยำมากขึ้นในแถว ในการศึกษานี้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ได้รับการพัฒนาในการตรวจสอบสถานที่ของการตัดพู่ข้าวโพดข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในท้องฟ้ากลางแจ้งธรรมชาติโดยใช้ภาพสีธรรมดาและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่มีจำนวนต่ำสุดของผลบวกปลอม เสนอขั้นตอนวิธีการใช้สีที่มีข้อมูลสนับสนุนลักษณนามเวกเตอร์ภาพฐานสอง จำนวนของการดำเนินก้านถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบสถานที่ที่มีศักยภาพพู่ รูปร่างและคุณสมบัติเนื้อถูกนำมาใช้เพื่อลดผลบวกปลอม วิธีการจัดกลุ่มตามลำดับชั้นถูกนำมาใช้ในการผสานการตรวจจับหลายพู่เดียวกันและเพื่อตรวจสอบสถานที่สุดท้ายของพู่ อัลกอริทึมที่นำเสนอการดำเนินการกับอัตราการตรวจจับที่ถูกต้องของ 81.6% สำหรับชุดทดสอบ การตรวจหาพู่ข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในภาพหลังคาธรรมชาติเป็นงานที่ค่อนข้างยากเนื่องจากภูมิหลังต่างๆ illuminations ที่แตกต่างกัน occlusions ภูมิภาคเงาและสีคล้ายคลึงกัน ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าการตรวจสอบสถานที่ตัดพู่ข้าวโพดเป็นไปได้โดยใช้ภาพสีปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่ออัตโนมัติโซลูชั่นสำหรับข้าวโพด
detasseling เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ที่ต้องการลดต้นทุนการผลิต ประกันคุณภาพของข้าวโพดต้องใช้เขตข้อมูลการผลิตการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าเพียงเมล็ดพันธุ์ลูกผสมที่ผลิต เพื่อให้บรรลุนี้ผ่านการผสมเกสรพู่ ของพืชหญิงต้องถูกลบเพื่อทั้งหมดสำหรับการผลิตเมล็ดพันธุ์พืชเกสรมาจากแถวชาย กระบวนการกำจัดนี้เรียกว่า detasseling . วิธีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ช่วยการตัดพื้นที่ของพู่ให้แม่นกว่า detasseling กระบวนการในแถว ในการศึกษานี้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์อัลกอริทึมได้รับการพัฒนาเพื่อตรวจหาตำแหน่งของพู่ตัดข้าวโพดข้าวโพดธรรมชาติกลางแจ้งหลังคาใช้ภาพสีปกติและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่มีจำนวนน้อยที่สุดของผลบวกปลอม เสนอวิธีที่ใช้รายละเอียดสีด้วยการสนับสนุนสำหรับภาพแบบเวกเตอร์ภาพ .จำนวนของการดำเนินงานของการดําเนินการเพื่อตรวจสอบสถานที่มีศักยภาพ รูปร่างและพื้นผิวลักษณะถูกใช้เพื่อลดผลบวกปลอม มีการจัดกลุ่มลำดับชั้นวิธีใช้ผสานหลายเรื่องสำหรับช่อเดียวกัน และหาตำแหน่งสุดท้ายของพู่ วิธีที่เสนอการถูกต้องตรวจสอบอัตราของ 81.6 % สำหรับการทดสอบชุดการตรวจหาข้าวโพดพู่ในรูปหลังคาธรรมชาติเป็นงานที่ค่อนข้างยาก เนื่องจากต่างภูมิหลังที่แตกต่างกัน occlusions แสงเงา , , ภูมิภาค , และความคล้ายคลึงกันสี ผลการศึกษาพบว่า ตำแหน่งของการตัดข้าวโพดโดยการใช้ภาพ . . . .
สีปกติ