論文の概要: Automatic Radish Wilt Detection Using Image Processing Based Techniques
and Machine Learning Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00173v1
- Date: Tue, 1 Sep 2020 01:37:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 01:09:03.418120
- Title: Automatic Radish Wilt Detection Using Image Processing Based Techniques
and Machine Learning Algorithm
- Title（参考訳）: 画像処理技術と機械学習アルゴリズムを用いたラディッシュウィルト自動検出
- Authors: Asif Ashraf Patankar and Hyeonjoon Moon
- Abstract要約: 本研究では,ラディッシュ作物のフッ化物検出のためのセグメンテーション法と抽出法を提案する。
最近のワイト検出アルゴリズムは、画像処理技術または従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
提案手法は,画像処理と機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4392739159262145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image processing, computer vision, and pattern recognition have been playing
a vital role in diverse agricultural applications, such as species detection,
recognition, classification, identification, plant growth stages, plant disease
detection, and many more. On the other hand, there is a growing need to capture
high resolution images using unmanned aerial vehicles (UAV) and to develop
better algorithms in order to find highly accurate and to the point results. In
this paper, we propose a segmentation and extraction-based technique to detect
fusarium wilt in radish crops. Recent wilt detection algorithms are either
based on image processing techniques or conventional machine learning
algorithms. However, our methodology is based on a hybrid algorithm, which
combines image processing and machine learning. First, the crop image is
divided into three segments, which include viz., healthy vegetation, ground and
packing material. Based on the HSV decision tree algorithm, all the three
segments are segregated from the image. Second, the extracted segments are
summed together into an empty canvas of the same resolution as the image and
one new image is produced. Third, this new image is compared with the original
image, and a final noisy image, which contains traces of wilt is extracted.
Finally, a k-means algorithm is applied to eliminate the noise and to extract
the accurate wilt from it. Moreover, the extracted wilt is mapped on the
original image using the contouring method. The proposed combination of
algorithms detects the wilt appropriately, which surpasses the traditional
practice of separately using the image processing techniques or machine
learning.
- Abstract（参考訳）: 画像処理、コンピュータビジョン、パターン認識は、種検出、認識、分類、識別、植物の成長段階、植物病の検出など、様々な農業用途において重要な役割を担っている。
一方,無人航空機(UAV)による高精細画像の取得や,高精度な精度とポイント結果の獲得のために,より優れたアルゴリズムの開発の必要性が高まっている。
本稿では,ダイコン作物中のフザリウムウラギを検出するセグメンテーションと抽出に基づく手法を提案する。
最近のワイト検出アルゴリズムは、画像処理技術または従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
しかし,本手法は画像処理と機械学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムに基づいている。
まず、作物イメージを3つのセグメントに分けて、viz., health vegetation, ground and packing materialsを含む。
HSV決定木アルゴリズムに基づいて、3つのセグメントは全て画像から分離される。
次に、抽出されたセグメントを画像と同じ解像度の空のキャンバスにまとめ、1つの新しい画像を生成する。
第3に、この新画像と原画像を比較し、ウィルトの痕跡を含む最終的なノイズ画像を抽出する。
最後に、ノイズを除去し、正確なウィルトを抽出するためにk-meansアルゴリズムを適用する。
また、抽出したウィルトをコントーリング法により原画像にマッピングする。
提案するアルゴリズムの組み合わせは、画像処理技術や機械学習を別々に使用する従来の慣行を超越したワイトを適切に検出する。
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