Publikace detail

Neural Network as a Tool for Detection of Wine Grapes

Autoři: Doležel Petr | Škrabánek Pavel | Gago Lumír

Rok: 2016

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Artificial Intelligence Perspectives in Intelligent Systems : Proceedings of the 5th Computer Science On-line Conference 2016 (CSOC2016). Vol 1

Název nakladatele: Springer International Publishing AG

Místo vydání: Cham

Strana od-do: 225-235

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Neuronová síť jako pomůcka pro detekci bobulí vinné révy	Rozpoznávání bobulí vinné révy je jedním z podstatných problémů tzv. přesného vinohradnictví. Zatímco rozpoznávání bobulí červených druhů je dobře řešitelná úloha, bobule bílých odrůd stále tvoří netriviální problém. V tomto článku je představena dopředná vícevrstvá neuronová síť jako detektor těchto hroznů, přičemž jsou testovány dva způsoby extrakce vlastností z obrazových dat - histogramy orientovaných gradientů a intenzity pixelů. Na základě testování na obrazových datech získaných v prostředí vinohradů bylo rozhodnuto, že představená neuronová síť je schopna bobule bílých odrůd rozpoznat, přičemž extrakce pomocí histogramů orientovaných gradientů přináší nezanedbatelně vyšší přesnost.	Detekce bobulí; umělé neuronové sítě; zpracování obrazu; přesné vinohradnictví; HOG vlastnosti
eng	Neural Network as a Tool for Detection of Wine Grapes	The recognition of wine grapes in real-life images is a serious issue solved by researches dealing with precision viticulture. The detection of wine grapes of red varieties is a well mastered problem. On the other hand, the detection of white varieties is still a challenging task. In this contribution, detectors designed for recognition of white wine grapes in real-life images are introduced and evaluated. Two representations of object images are considered in this paper; namely, vector of normalized pixel intensities and histograms of oriented gradients. In both cases, classifiers are realized using feedforward multilayer neural networks. The detector based on the histograms of oriented gradients has proven to be very effective by cross-validation. The results obtained by its evaluation on independent testing data are slightly worse; however, still very good. On the other hand, the representation using the vector of normalized pixel intensities was stated as insufficient.	Grape detection; Neural networks; Image processing; Precision viticulture; HOG features

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte