公开(公告)号：BR112021022829A2

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：BR112021022829

申请日：2020-05-14

Applicant: BASF SE

Inventor： ALVAREZ-GILA AITOR ,  JOHANNES ALEXANDER ,  AMAIA MARIA ORTIZ BARREDO ,  PICON ARTZAI ,  JONE ECHAZARRA HUGUET ,  NACHTMANN MATTHIAS ,  SEITZ MAXIMILIAN ,  MOHNKE PATRICK ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  EGGERS TILL

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: método implementado por computador, produto de programa de computador e sistema de computador. um método implementado por computador, produto de programa de computador e sistema de computador (100) para detectar doenças em plantas. o sistema armazena uma rede neural convolucional (120) treinada com um conjunto de dados de múltiplas colheitas. a rede neural convolucional (120) tem uma topologia estendida que compreende uma ramificação de imagem (121) com base em uma rede neural convolucional de classificação para classificar as imagens de entrada de acordo com características específicas de doenças de plantas, uma ramificação de identificação de colheita (122) para adicionar informação de espécies de plantas, e um integrador de ramificação para integrar a informação das espécies de plantas com cada imagem de entrada. a informação das espécies de plantas (20) especifica a colheita na respectiva imagem de entrada (10). o sistema recebe uma entrada de teste que compreende uma imagem (10) de uma colheita específica (1) mostrando um ou mais sintomas de doenças de plantas particulares e recebe ainda um identificador de colheita respectivo (20) associado à entrada de teste por meio de uma interface (110). um módulo classificador (130) do sistema aplica a rede convolucional treinada (120) à entrada de teste recebida e fornece um resultado de classificação (cr1) de acordo com o vetor de saída da rede neural convolucional (120). o resultado de classificação (cr1) indica uma ou mais doenças de plantas associadas a um ou mais sintomas específicos de doenças de plantas.

公开(公告)号：PL3754543T3

公开(公告)日：2022-08-01

申请号：PL20174784

申请日：2020-05-14

Applicant: BASF SE

Inventor： PICON ARTZAI ,  NACHTMANN MATTHIAS ,  SEITZ MAXIMILIAN ,  MOHNKE PATRICK ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  JOHANNES ALEXANDER ,  EGGERS TILL ,  ORTIZ BARREDO AMAIA MARIA ,  ALVAREZ-GILA AITOR ,  ECHAZARRA HUGUET JONE

IPC: G06V10/764

公开(公告)号：CA3140489A1

公开(公告)日：2020-11-19

申请号：CA3140489

申请日：2020-05-14

Applicant: BASF SE

Inventor： PICON ARTZAI ,  NACHTMANN MATTHIAS ,  SEITZ MAXIMILIAN ,  MOHNKE PATRICK ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  JOHANNES ALEXANDER ,  EGGERS TILL ,  ORTIZ BARREDO AMAIA MARIA ,  ALVAREZ-GILA AITOR ,  ECHAZARRA HUGUET JONE

IPC: G06V10/764

Abstract: A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for detecting plant diseases. The system stores a convolutional neural network (120) trained with a multi-crop dataset. The convolutional neural network (120) has an extended topology comprising an image branch (121) based on a classification convolutional neural network for classifying the input images according to plant disease specific features, a crop identification branch (122) for adding plant species information, and a branch integrator for integrating the plant species information with each input image. The plant species information (20) specifies the crop on the respective input image (10). The system receives a test input comprising an image (10) of a particular crop (1) showing one or more particular plant disease symptoms, and further receives a respective crop identifier (20) associated with the test input via an interface (110). A classifier module (130) of the system applies the trained convolutional network (120) to the received test input, and provides a classification result (CR1) according to the output vector of the convolutional neural network (120). The classification result (CR1) indicates the one or more plant diseases associated with the one or more particular plant disease symptoms.

公开(公告)号：BR112018072122A2

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：BR112018072122

申请日：2017-04-19

Applicant: BASF SE

Inventor： AITOR ALVAREZ-GILA ,  AMAYA MARIA ORTIZ BARREDO ,  ANA MARÍA DÍEZ-NAVAJAS ,  ARTZAI PICON ,  JOHANNES ALEXANDER ,  TILL EGGERS

IPC: G06K9/00

Abstract: um sistema (100), método e produto de programa de computador para determinar doenças de plantas. o sistema inclui um módulo de interface (110) configurado para receber uma imagem (10) de uma planta, a imagem (10) incluindo uma representação visual (11) de pelo menos um elemento de planta (1). um módulo de normalização de cor (120) é configurado para aplicar um método de constância de cor à imagem recebida (10) para gerar uma imagem normalizada por cor. um módulo extrator (130) é configurado para extrair uma ou mais partes de imagem (11e) da imagem normalizada por cor, em que as partes de imagem extraídas (11e) correspondem ao pelo menos um elemento de planta (1). um módulo de filtragem (140) configurado: para identificar um ou mais agrupamentos (c1 a cn) por uma ou mais características visuais dentro das partes de imagem extraídas (11e), em que cada agrupamento está associado a uma parte de elemento de planta mostrando características de uma doença de plantas; e para filtrar uma ou mais regiões candidatas dos um ou mais agrupamentos identificados (c1 a cn) de acordo com um limiar predefinido, usando um classificador bayes que modela estatísticas de características visuais que estão sempre presentes em uma imagem de planta doente. um módulo de diagnóstico de doenças de plantas (150) configurado para extrair, usando um método de inferência estatística, de cada região candidata (c4, c5, c6, cn) uma ou mais características visuais para determinar, para cada região candidata, uma ou mais probabilidades indicando uma doença particular; e para calcular um escore de confiança (cs1) para a doença particular, avaliando todas as probabilidades determinadas das regiões candidatas (c4, c5, c6, cn).