Real-Time Point Recognition for Seedlings Using Kernel Density Estimators and Pyramid Histogram of Oriented Gradients
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new real-time method based on a combination of kernel density estimators and pyramid histogram of oriented gradients for identifying a point of interest along the stem of seedlings suitable for stem–stake coupling, also known as the ‘clipping point’. The recognition of a clipping point is a required step for automating the stem–stake coupling task, also known as the clipping task, using the robotic system under development. At present, the completion of this task depends on the expertise of skilled individuals that perform manual clipping. The robotic stem–stake coupling system is designed to emulate human perception (in vision and cognition) for identifying the clipping points and to replicate human motor skills (in dexterity of manipulation) for attaching the clip to the stem at the identified clipping point. The system is expected to clip various types of vegetables, namely peppers, tomatoes, and cucumbers. Our proposed methodology will serve as a framework for automatic analysis and the understanding of the images of seedlings for identifying a suitable clipping point. The proposed algorithm is evaluated using real-world image data from propagation facilities and greenhouses, and the results are verified by expert farmers indicating satisfactory performance. The precise outcomes obtained through this identification method facilitate the execution of other autonomous functions essential in precision agriculture and horticulture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».