Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

CIWA - Ανάπτυξη διαδικτυακού εργαλείου για αυτοματοποιημένη διαχείριση άρδευσης με χρήση ευφυών τεχνικών αναγνώρισης θερμοκρασίας φυτικού θόλου

Pantelidakis Minas

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η θερμοκρασία του φυτικού θόλου έχει αναγνωριστεί ως ένας δείκτης καταπόνησης νερού στις καλλιέργειες, καθώς ανακλά την αλληλεπίδραση των καλλιεργειών με το χώμα και την ατμόσφαιρα. Παρά το γεγονός ότι υπάρχουν διάφορες μέθοδοι για τον υπολογισμό της θερμοκρασίας του θόλου, οι περισσότερες από αυτές είναι χρονοβόρες, ακριβές, ανακριβείς, ή απαιτούν σημαντική ανθρώπινη παρέμβαση. Η παρούσα έρευνα χρησιμοποιεί συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) για την αναγνώριση των ηλιοφώτιστων φύλλων, και σε συνεργασία με τη χρήση θερμικών εικόνων, βρίσκει τις υποκείμενες θερμοκρασίες των φύλλων και υπολογίζει το δείκτη καταπόνησης νερού της καλλιέργειας (CWSI). Τα αποτελέσματα δύο διαφορετικών αρχιτεκτονικών συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (FRRN, DeepLabV3) έχουν συγκριθεί με δύο σύγχρονες μεθόδους ελάχιστης ανθρώπινης παρέμβασης, temperature Histogram Gradient Thresholding και Gaussian Mixture Models. Οι προσεγγίσεις μας εξετάζονται χρησιμοποιώντας ως γνώμονα αυτές τις δύο μεθόδους. Η αξιολόγηση γίνεται πάνω στο δικό μας dataset, το οποίο αποτελέιται απο 1432 ζευγάρια image-label φυστικιών. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα λειτουργούν καλύτερα από τις υπάρχουσες μεθόδους. Το dataset δημοσιεύεται για χρήση από την επιστημονική κοινότητα. Τέλος, αναπτύχθηκε μία διαδικτυακή εφαρμογή, ώστε οι ερευνητές/καλλιεργητές να μπορούν να υπολογίζουν το CWSI σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας εικόνες από μια θερμική κάμερα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες