公开(公告)号：AR122152A1

公开(公告)日：2022-08-17

申请号：ARP210101397

申请日：2021-05-21

Applicant: BASF SE

Inventor： PICON RUIZ ARTZAI ,  GONZALEZ SAN EMETERIO MIGUEL ,  BERECIARTUA-PEREZ ARANZAZU ,  GOMEZ ZAMANILLO LAURA ,  JIMENEZ RUIZ CARLOS JAVIER ,  ROMERO RODRIGUEZ JAVIER ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  EGGERS TILL ,  ECHAZARRA HUGUET JONE ,  NAVARRA-MESTRE RAMON

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: Método y sistema implementados por computadora (100) para estimar la cobertura de vegetación en un entorno del mundo real. El sistema recibe una imagen RGB (91) de un escenario del mundo real (1) con uno o más elementos vegetales (10) de una o más especies vegetales. Se proporciona al menos un canal de la imagen RGB (91) a una red neuronal de regresión semántica (120) que está entrenada para estimar al menos un canal de infrarrojo cercano (NIR) a partir de la imagen RGB. El sistema obtiene una estimación del canal de infrarrojo cercano (NIR) aplicando la red neuronal de regresión semántica (120) a al menos un canal RGB (91). Una imagen multicanal (92) que comprende al menos uno de los canales R, G, B (R, G, B) de la imagen RGB y el canal de infrarrojo cercano estimado (NIR), se proporciona como entrada de prueba (TI1) a una red neuronal de segmentación semántica (130) entrenada con imágenes multicanal para segmentar la entrada de prueba (TI1) en píxeles asociados con elementos de planta y píxeles no asociados con elementos de planta. El sistema segmenta la entrada de prueba (TI1) utilizando la red neuronal de segmentación semántica (130) que da como resultado un mapa de cobertura de vegetación (93) que indica píxeles de la entrada de prueba asociada con elementos de la planta (10) e indica píxeles de la entrada de prueba no asociada con elementos vegetales.