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公开(公告)号：BR112022023292A2
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：BR112022023292
申请日：2021-05-07
Applicant: BASF SE
Inventor： ARTZAI PICON RUIZ , MIGUEL GONZALEZ SAN EMETERIO , ARANZAZU BERECIARTUA-PEREZ , LAURA GOMEZ ZAMANILLO , CARLOS JAVIER JIMENEZ RUIZ , JAVIER ROMERO RODRIGUEZ , CHRISTIAN KLUKAS , TILL EGGERS , JONE ECHAZARRA HUGUET , RAMON NAVARRA-MESTRE
Abstract: MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA ESTIMAR A COBERTURA VEGETAL, PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR PARA ESTIMAR A COBERTURA VEGETAL E SISTEMA DE COMPUTADOR PARA ESTIMAR A COBERTURA VEGETAL. Método e sistema implementados por computador (100) para estimar a cobertura vegetal em um ambiente do mundo real. O sistema recebe uma imagem RGB (91) de um cenário do mundo real (1) com um ou mais elementos vegetais (10) de uma ou mais espécies vegetais. Pelo menos um canal da imagem RGB (91) é fornecido a uma rede neural de regressão semântica (120) que é treinada para estimar pelo menos um canal infravermelho próximo (NIR) da imagem RGB. O sistema obtém uma estimativa do canal infravermelho próximo (NIR) aplicando a rede neural de regressão semântica (120) a pelo menos um canal RGB (91). Uma imagem multicanal (92) compreendendo pelo menos um dos canais R, G, B (R, G, B) da imagem RGB e o canal infravermelho próximo estimado (NIR), é fornecido como entrada de teste (TI1) para uma rede neural de segmentação semântica (130) treinada com imagens multicanal para segmentar a entrada de teste (TI1) em pixels associados a elementos vegetais e pixels não associados a elementos vegetais. O sistema segmenta a entrada de teste (TI1) usando a rede neural de segmentação semântica (130) resultando em um mapa de cobertura vegetal (93) indicando pixels da entrada de teste associados a elementos vegetais (10) e indicando pixels da entrada de teste não associados a elementos vegetais.
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公开(公告)号：BR112022016566A2
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：BR112022016566
申请日：2021-02-19
Applicant: BASF SE
Inventor： ARANZAZU BERECIARTUA-PEREZ , ARTZAI PICON RUIZ , AITOR ALVAREZ GILA , JONE ECHAZARRA HUGUET , LAURA GOMEZ ZAMANILLO , TILL EGGERS , CHRISTIAN KLUKAS , RAMON NAVARRA MESTRE
Abstract: MÉTODOS IMPLEMENTADOS POR COMPUTADOR, COMPUTADOR E PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR. Um computador gera um conjunto de treinamento com imagens anotadas (473) para treinar uma rede neural convolucional (CNN). O computador recebe imagens de folhas mostrando folhas e objetos biológicos, como insetos, em um primeiro código de cores (413-A), altera o código de cores dos pixels para um segundo código de cores e, assim, aumenta o contraste (413-C), atribui pixels no segundo código de cores a valores binários (413-D), diferencia áreas com pixels contíguos no primeiro valor binário em áreas sem insetos e áreas com insetos por um critério de tamanho de área (413-E), identifica coordenadas de pixel das áreas com insetos com áreas de mosaicos retangulares (413-F), e anota as imagens de folhas no primeiro código de cores atribuindo as coordenadas de pixel às áreas de mosaicos correspondentes. A imagem anotada é então usada para treinar a CNN para quantificar a infestação de plantas, estimando o número de objetos biológicos, como insetos nas folhas das plantas.
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