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Nos últimos tempos, em que os sistemas de automatização ganharam a maior prioridade para digitalizar o mundo, o domínio da agricultura desempenha um papel importante no crescimento da economia indiana. A deteção e segmentação de plantas infestantes é um novo problema de investigação no domínio da agricultura. Neste documento, apresentamos um módulo de segmentação de ervas daninhas. O módulo de classificação de ervas daninhas necessita de uma tarefa de processamento de imagem para detetar a existência de uma rede neural para processar a imagem e vários classificadores, como a floresta…mehr

Produktbeschreibung
Nos últimos tempos, em que os sistemas de automatização ganharam a maior prioridade para digitalizar o mundo, o domínio da agricultura desempenha um papel importante no crescimento da economia indiana. A deteção e segmentação de plantas infestantes é um novo problema de investigação no domínio da agricultura. Neste documento, apresentamos um módulo de segmentação de ervas daninhas. O módulo de classificação de ervas daninhas necessita de uma tarefa de processamento de imagem para detetar a existência de uma rede neural para processar a imagem e vários classificadores, como a floresta aleatória, a árvore de decisão e o SVM, são utilizados para classificar a imagem. O módulo de segmentação utiliza a arquitetura U-Net e a CRF densa é utilizada para o pós-processamento, a fim de tornar os limites do objeto mais claros. O desempenho dos classificadores é medido utilizando métricas de avaliação padrão.
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Autorenporträt
Vankamamidi Srinivasa Naresh arbeitet derzeit als Dekan (Forschung und Entwicklung) und Professor in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Sri Vasavi Engineering College, Andhra Pradesh, Indien. Er verfügt über eine Lehrerfahrung von mehr als 22 Jahren. Ausgezeichnet mit dem STATE Best Teacher and Researcher Award der Regierung von Andhra Pradesh