hrvatski

PREPOZNAVANJE REDOVA USJEVA NA SLICI PRIMJENOM METODA GLOBALNE OPTIMIZACIJE

U ovoj doktorskoj disertaciji naglasak je stavljen na razvoj metoda za prepoznavanje redova usjeva na slici. Cilj je razviti metodu koja posjeduje sljede ´ca svojstva: robus nost s obzirom na prisutnost korova i sjene, mogu ´cnost prepoznavanja redova usjeva za razliˇcite kulture u razliˇcitim stadijima rasta, mogu´cnost prepoznavanja razliˇcitog broja proizvoljno razmaknutih redova usjeva te mogu´cnost prepoznavanja ravnih i zakrivlje nih redova usjeva. Razvijene su dvije metode koje su nazvane CRDI metoda i TMGEM metoda. CRDI metoda zasnovana je na inkrementalnoj metodi za traˇzenje pribliˇzno op timalne particije skupa podataka te primjeni DIRECT algoritma za globalnu optimizaciju. Metoda je pogodna za prepoznavanje ravnih redova usjeva, pri ˇcemu broj redova usjeva mora biti unaprijed poznat. TMGEM metoda zasnovana je raˇcunanju podudaranja s predloˇskom i minimizaciji funkcije globalne energije primjenom dinamiˇckog programira nja. Funkcija globalne energije, uz podatke sa slike, koristi i prethodno znanje o geometrij skoj strukturi redova usjeva, ˇcime se postiˇze ve´ca toˇcnost prepoznavanja redova usjeva. Predloˇzena metoda ima mogu´cnost prepoznavanja proizvoljnog broja redova usjeva za razliˇcite kulture u razliˇcitim stadijima rasta te pri razliˇcitim geometrijama polja. Nadalje, predloˇzena TMGEM metoda robusna je na zakrivljenost redova usjeva. Osim navedenih metoda, u radu je predloˇzen novi evaluacijski okvir za usporedbu metoda prepoznavanja redova usjeva koji ukljuˇcuje bazu slika redova usjeva, postupak ruˇcnog generiranja refe rentnih vrijednosti redova usjeva te kriterije za odredivanje toˇcnosti prepoznavanja redova usjeva. Na slikama u bazi snimljeni su redovi usjeva kukuruza, celera, krumpira, luka, suncokreta i soje. Koriˇstenjem predloˇzenog evaluacijskog okvira mogu´ce je efikasnije i objektivnije usporediti novo razvijene metode za prepoznavanje redova usjeva s postoje´cim metodama. U eksperimentalnoj evaluaciji CRDI metoda je usporedena s IMLD i HT me todom na umjetno generiranim skupovima podataka. Toˇcnost prepoznavanja odredena je primjenom CRHID kriterija, a rezultati pokazuju da CRDI metoda prepoznaje re dove usjeva sa znatno ve´com toˇcnoˇs´cu u odnosu na ostale razmatrane metode. TMGEM metoda testirana je na 225 stvarnih slika redova usjeva iz baze slika te je usporedena s 116 Saˇzetak HT, HTT i LR metodom. Toˇcnost prepoznavanja redova usjeva odredena je koriˇstenjem CRDA kriterija, a rezultati pokazuju da predloˇzena metoda znaˇcajno nadmaˇsuje ostale tri razmatrane metode pri prepoznavanju ravnih redova usjeva te je robusna na zakrivljenost redova usjeva.

automatizacija u poljoprivredi, DIRECT, dinamiˇcko programiranje, inkre mentalna metoda, optimizacija, podudaranje s predloˇskom, prepoznavanje redova usjeva, raˇcunalni vid.

nije evidentirano