Estimage: A mobile application in agriculture for image to object count estimation
Notice bibliographique
Résumé
A major problem in the agricultural field is accurately estimating the yield of produce. Typically, farmers must wait to measure their crops after harvest using manual mechanical equipment. There is value in having better methods of yield estimation based on data that can be captured with inexpensive technology in the field, such as a smartphone. We develop a smartphone application for the Android platform with access to a cloud-based machine learning (ML) service that can estimate the amount of crop on a bush or tree from an image. The development of an image-to-object-count estimation system called Estimage is presented. The Estimage system consists of an Android client application for user interaction, a PHP server application for request handling, an Octave program for image normalization, and an open-source ML software package called ilastik that applies a predictive model to an image. The functionality of the mobile client application is tested and the system satisfies all of the functional requirements and most of the non-functional requirements. The system is tested on the images of coins on a table, logs stacked in a pile, and blueberries on the bush. We show that the system is capable of accurately estimating the count of objects in the images that have objects of the same (size, colour, and shape) as that used to train the model. The system is good at distinguishing object pixels from the image background pixels provided the background is consistent with that used to train the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,020 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».