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    SISTEMA Y MÉTODO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE ESPECIES DE PLANTAS
    1.
    发明专利
    SISTEMA Y MÉTODO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE ESPECIES DE PLANTAS 未知

    公开(公告)号：AR119901A1

    公开(公告)日：2022-01-19

    申请号：ARP200102478

    申请日：2020-09-04

    Applicant: BASF SE

    Inventor： PICON RUIZ ARTZAI ,  LINARES DE LA PUERTA MIGUEL ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  EGGERS TILL ,  OBERST RAINER ,  CONTRERAS GALLARDO JUAN MANUEL ,  ROMERO RODRIGUEZ JAVIER ,  GAD HIKAL KHAIRY SHOHDY ,  KRAEMER GERD ,  ECHAZARRA HUGUET JONE ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  GONZALEZ SAN EMETERIO MIGUEL

    IPC: G06K9/00 ,  A01M21/00 ,  G01N33/00 ,  G06K9/62 ,  G06T1/00 ,  G06T7/00

    Abstract: Un método implementado por computadora, un producto de programa informático y un sistema informático (100) para identificar malezas en un campo de cultivo mediante una red neuronal convolucional de tarea dual (120) que tiene una topología con un módulo intermedio (121) para ejecutar una tarea de clasificación que se asocia a una primera función de pérdida (LF1), y con un módulo de segmentación semántica (122) para ejecutar una tarea de segmentación con una segunda función de pérdida (LF2) diferente. El módulo intermedio y el módulo de segmentación se entrenan juntos, teniendo en cuenta la primera y la segunda función de pérdida (LF1, LF2). El sistema ejecuta un método que incluye recibir una entrada de prueba (91) que comprende una imagen que muestra plantas de cultivo de una especie de cultivo en un campo agrícola y que muestra plantas de maleza de una o más especies de maleza entre dichas plantas de cultivo; predecir la presencia de una o más especies de maleza (11, 12, 13) que están presentes en el mosaico respectivo; generar un mapa de características intermedio correspondiente al módulo de segmentación como salida de la tarea de clasificación; generar una máscara para cada clase de especie de maleza como salida de la segmentación de la segunda tarea al extraer características multiescala e información de contexto del mapa de característica intermedio y concatenar la información extraída para realizar la segmentación semántica; y generar una imagen final (92) en donde se indique para cada píxel si pertenece a una especie de maleza particular y, en tal caso, a qué especie de maleza pertenece.

    SISTEMA Y MÉTODO PARA ESTIMAR LA COBERTURA DE VEGETACIÓN EN UN ENTORNO DEL MUNDO REAL
    4.
    发明专利
    SISTEMA Y MÉTODO PARA ESTIMAR LA COBERTURA DE VEGETACIÓN EN UN ENTORNO DEL MUNDO REAL 未知

    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.

    Métodos implementados por computador, produto de programa de computador e sistema de computador
    6.
    发明专利
    Métodos implementados por computador, produto de programa de computador e sistema de computador 未知

    公开(公告)号：BR112022002385A2

    公开(公告)日：2022-04-26

    申请号：BR112022002385

    申请日：2020-09-03

    Applicant: BASF SE

    Inventor： ARTZAI PICON RUIZ ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  KRAEMER GERD ,  HIKAL KHAIRY SHOHDY GAD ,  JAVIER ROMERO RODRIGUEZ ,  JONE ECHAZARRA HUGUET ,  JUAN MANUEL CONTRERAS GALLARDO ,  MIGUEL GONZALEZ SAN EMETERIO ,  MIGUEL LINARES DE LA PUERTA ,  OBERST RAINER ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  EGGERS TILL

    IPC: A01M21/00

    Abstract: métodos implementados 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 identificar ervas daninhas em um campo agrícola usando uma rede neural convolucional de tarefa dupla (120) tendo uma topologia com um módulo intermediário (121) para executar uma tarefa de classificação sendo associada a uma primeira função de perda (lf1), e com um módulo de segmentação semântica (122) para executar uma tarefa de segmentação com uma segunda função de perda diferente (lf2). o módulo intermediário e o módulo de segmentação estão sendo treinados juntos, levando em consideração a primeira e a segunda função de perda (lf1, (lf2)). o sistema executa um método incluindo receber uma entrada de teste (91) compreendendo uma imagem mostrando plantas de cultivo de uma espécie de cultivo em um campo agrícola e mostrando plantas de ervas daninhas de uma ou mais espécies de ervas daninhas entre as referidas plantas de cultivo; prever a presença de uma ou mais espécies de ervas daninhas (11, 12, 13) presentes no respectivo ladrilho; emitir um mapa de características intermediárias correspondente para o módulo de segmentação como saída da tarefa de classificação; gerar uma máscara para cada classe de espécies de ervas daninhas como saída de segmentação da segunda tarefa, extraindo características em várias escalas e informações de contexto do mapa de características intermediárias e concatenando as informações extraídas para realizar a segmentação semântica; e gerar uma imagem final (92) indicando para cada pixel se ele pertence a uma determinada espécie de ervas daninhas e, em caso afirmativo, a qual espécie de ervas daninhas pertence.

    SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF PLANT SPECIES
    7.
    发明专利
    SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF PLANT SPECIES 未知

    公开(公告)号：CA3148726A1

    公开(公告)日：2021-03-11

    申请号：CA3148726

    申请日：2020-09-03

    Applicant: BASF SE

    Inventor： PICON RUIZ ARTZAI ,  LINARES DE LA PUERTA MIGUEL ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  EGGERS TILL ,  OBERST RAINER ,  CONTRERAS GALLARDO JUAN MANUEL ,  ROMERO RODRIGUEZ JAVIER ,  GAD HIKAL KHAIRY SHOHDY ,  KRAEMER GERD ,  ECHAZARRA HUGUET JONE ,  NAVARRA-MESTRE RAMON ,  GONZALEZ SAN EMETERIO MIGUEL

    IPC: A01M21/00

    Abstract: A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for identifying weeds in a crop field using a dual task convolutional neural network (120) having a topology with an intermediate module (121) to execute a classification task being associated with a first loss function (LF1), and with a semantic segmentation module (122) to execute a segmentation task with a second different loss function (LF2). The intermediate module and the segmentation module are being trained together, taking into account the first and second loss functions (LF1, LF2). The system executes a method including receiving a test input (91) comprising an image showing crop plants of a crop species in an agricultural field and showing weed plants of one or more weed species among said crop plants; predicting the presence of one or more weed species (11, 12, 13) which are present in the respective tile; outputting a corresponding intermediate feature map to the segmentation module as output of the classification task; generating a mask for each weed species class as segmentation output of the second task by extracting multiscale features and context information from the intermediate feature map and concatenating the extracted information to perform semantic segmentation; and generating a final image (92) indicating for each pixel if it belongs to a particular weed species, and if so, to which weed species it belongs.

    System and method for determining damage on crops
    9.
    发明专利
    System and method for determining damage on crops 未知

    公开(公告)号：AU2020395845A1

    公开(公告)日：2022-06-23

    申请号：AU2020395845

    申请日：2020-11-24

    Applicant: BASF SE

    Inventor： BERECIARTUA-PEREZ ARANZAZU ,  PICON RUIZ ARTZAI ,  ROMERO RODRIGUEZ JAVIER ,  CONTRERAS GALLARDO JUAN MANUEL ,  OBERST RAINER ,  GAD HIKAL KHAIRY SHOHDY ,  KRAEMER GERD ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  EGGERS TILL ,  ECHAZARRA HUGUET JONE ,  NAVARRA-MESTRE RAMON

    IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/11 ,  G06V10/40

    Abstract: A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for determining the impact of herbicides on crop plants (11) in an agricultural field (10). The system includes an interface (110) to receive an image (20) with at least one crop plant representing a real world situation in the agricultural field (10) after herbicide application. An image pre-processing module (120) rescales the received image (20) to a rescaled image (20a) matching the size of an input layer of a first fully convolutional neural network (CNN1) referred to as the first CNN. The first CNN is trained to segment the rescaled image (20a) into crop (11) and non-crop (12, 13) portions, and provides a first segmented output (20s1) indicating the crop portions (20c) of the rescaled image with pixels belonging to representations of crop. A second fully convolutional neural network (CNN2), referred to as the second CNN, is trained to segment said crop portions into a second segmented output (20s2) with one or more sub-portions (20n, 20l) with each sub-portion including pixels associated with damaged parts of the crop plant showing a respective damage type (11-1, 11-2). A damage measurement module (130) determines a damage measure (131) for the at least one crop plant for each damage type (11-1, 11-2) based on the respective sub-portions of the second segmented output (20s2) in relation to the crop portion of the first segmented output (20s1).

    SISTEMA Y MÉTODO PARA DETERMINAR DAÑOS EN CULTIVOS
    10.
    发明专利
    SISTEMA Y MÉTODO PARA DETERMINAR DAÑOS EN CULTIVOS 未知

    公开(公告)号：AR120658A1

    公开(公告)日：2022-03-09

    申请号：ARP200103353

    申请日：2020-12-02

    Applicant: BASF SE

    Inventor： BERECIARTUA-PEREZ ARANZAZU ,  PICON RUIZ ARTZAI ,  ROMERO RODRIGUEZ JAVIER ,  CONTRERAS GALLARDO JUAN MANUEL ,  OBERST RAINER ,  GAD HIKAL KHAIRY SHOHDY ,  KRAEMER GERD ,  KLUKAS CHRISTIAN ,  EGGERS TILL ,  ECHAZARRA HUGUET JONE ,  NAVARRA-MESTRE RAMON

    IPC: A01M1/02 ,  A01M21/00 ,  A01N25/00 ,  G16B30/00

    Abstract: Un método implementado por computadora, producto de programa informático y sistema de computadora (100) para determinar el impacto de herbicidas en plantas de cultivo (11) en un campo agrícola (10). El sistema incluye una interfaz (110) para recibir una imagen (20) con al menos una planta de cultivo que representa una situación del mundo real en el campo agrícola (10) después de la aplicación del herbicida. Un módulo de preprocesamiento de imágenes (120) reescala la imagen recibida (20) a una imagen reescalada (20a) que coincide con el tamaño de una capa de entrada de una primera red neuronal completamente convolucional (CNN1) denominada la primera CNN. La primera CNN está entrenada para segmentar la imagen reescalada (20a) en porciones de cultivo (11) y de no cultivo (12, 13), y proporciona una primera salida segmentada (20s1) que indica las porciones de cultivo (20c) de la imagen reescalada con píxeles pertenecientes a representaciones de cultivos. Una segunda red neuronal completamente convolucional (CNN2), denominada segunda CNN, está entrenada para segmentar dichas porciones de cultivo en una segunda salida segmentada (20s2) con una o más subporciones (20n, 20l), donde cada subporción incluye píxeles asociados con partes dañadas de la planta de cultivo que muestran un tipo de daño respectivo (11-1, 11-2). Un módulo de medición de daños (130) determina una medida de daños (131) para la al menos una planta de cultivo para cada tipo de daño (11-1, 11-2) basándose en las respectivas subporciones de la segunda salida segmentada (20s2) en relación con la porción de cultivo de la primera producción segmentada (20s1).

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