Search results for "Transformée de Hough"

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Modélisation d'images agronomiques - application a la reconnaissance d'adventices par imagerie pour une pulvérisation localisée

2009

Plant (crop and weed) identification is a very active field of research in agriculture since the reinforcement of European laws about pesticide applications for a site-specific management of spraying practices. A new crop/weed simulation model was developed to allow the evaluation of crop/weed spatial identification methods from imaging. Considering multiples agronomic parameters – crop location, weed infestation rate, weed spatial distribution – the first step of this model allows the simulation of an infested crop field. Then, in a second step, a world to camera transformation is applied to allow every kind of picture (with or without perspective effect). The validation of this model was …

ImageP rocessingHough TransformPinhole modelRéflectance bidirectionnelle (BRDF)Transformée de HoughTraitement d'imagesWeed managementAgricultureModélisation d'imagesSténopéNeyman-Scott processBRDFProcessus de Neyman-ScottPoisson lawLoi de Poisson[ INFO.INFO-HC ] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]Pulvérisation[INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]SprayingGestion des adventices[INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]Statistical validationPicture modeling
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Capteurs et images aériennes pour l’évaluation du peuplement de mauvaises herbes

2013

AIRINOV is specialized in use of UAV for precision agriculture. Thanks to a high spatial resolution up to 1.5 cm/pixel in RGB images, discrimination between vegetation (crop row, weed) and soil can be done. Variability can be detected in weed density inside the whole field. The detection of weeds in the inter-row of hoed row crops was tested on RGB images. The methodology developed is based on Hough transform, and is composed of three main steps: image segmentation, soil/vegetation discrimination and crop rows localization. First results are promising but need complementary measures for validation.

[SDE] Environmental Sciences[ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image ProcessingTransformée de Hough[SDV]Life Sciences [q-bio][ SDV.SA.STA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculturedrone[SDV] Life Sciences [q-bio]images RGB THR[INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing[SDV.SA.STA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of agriculture[SDE]Environmental Sciences[SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology[SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biologyadventices
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Modélisation de scènes agronomiques pour tester et comparer les performances d'algorithmes de discrimination d'adventices

2007

International audience; Dans le cadre de l’agriculture de précision, l’imagerie s’avère être de plus en plus utilisée commeoutil d’aide à la décision pour une gestion spécifique des intrants dans des parcelles cultivées.Dans ce contexte, nous présentons une modélisation de scènes agronomiques afin d’évaluer etde comparer la précision et la robustesse d’algorithmes de discrimination culture/adventices. Lamodélisation de ces images se décompose en deux parties : la première consiste en la modéli-sation d’une parcelle cultivée en simulant la distribution spatiale des plantes (culture et mauvai-ses herbes), la seconde a pour but de projeter le résultat obtenu à travers un capteur optiquepour si…

[SDV.SA.AGRO] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/AgronomyLoi de PoissonTransformée de Houghimage simuléemodèle de Neyman ScottStatistiques[SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/AgronomyModèle du sténopéAdventicesTransformée de Fourierculture
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