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

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

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.

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

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/02

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.

公开(公告)号：BR112022018476A2

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：BR112022018476

申请日：2021-03-15

Applicant: BASF SE

Inventor： ARANZAZU BERECIARTUA-PEREZ ,  ARTZAI PICON RUIZ ,  CORINNA MARIA SPANGLER ,  CHRISTIAN KLUKAS ,  TILL EGGERS ,  JONE ECHAZARRA HUGUET ,  RAMON NAVARRA-MESTRE

IPC: G06N3/04

Abstract: MÉTODOS IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR, PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR E SISTEMA DE COMPUTADOR. Para quantificar o dano biótico em folhas de plantas de cultura, um computador recebe (701A) uma imagem de folha tirada de uma planta de cultura em particular. A imagem da folha mostra pelo menos uma das folhas da planta de cultura particular. Usando uma primeira rede neural convolucional (CNN, 262), o computador processa a imagem da folha para derivar uma imagem da folha segmentada (422) sendo um conjunto contíguo de pixels que mostra completamente uma folha principal da planta em particular. A primeira CNN foi treinada por uma pluralidade de imagens de folhas anotadas (601A), em que as imagens de folhas são anotadas para identificar as folhas principais (461). Usando uma segunda CNN (272), o computador processa a imagem de uma única folha por regressão para obter um grau de dano (432).

公开(公告)号：BR112022010842A2

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：BR112022010842

申请日：2020-11-24

Applicant: BASF SE

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

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

Abstract: MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA DETERMINAR DANOS EM PLANTAS DE CULTURA, PRODUTO DE PROGRAMA DE COMPUTADOR E SISTEMAS DE COMPUTADOR. Um método implementado por computador, produto de programa de computador e sistema de computador (100) para determinar o impacto de herbicidas em plantas de cultura (11) em um campo agrícola (10). O sistema inclui uma interface (110) para receber uma imagem (20) com pelo menos uma planta de cultura representando uma situação do mundo real no campo agrícola (10) após a aplicação do herbicida. Um módulo de pré-processamento de imagem (120) redimensiona a imagem recebida (20) para uma imagem redimensionada (20a) correspondendo ao tamanho de uma camada de entrada de uma primeira rede neural totalmente convolucional (CNN1) referida como a primeira CNN. A primeira CNN é treinada para segmentar a imagem redimensionada (20a) em porções de cultura (11) e de não cultura (12, 13) e fornece uma primeira saída segmentada (20s1) indicando as porções de cultura (20c) da imagem redimensionada com pixels pertencentes a representações da cultura. Uma segunda rede neural totalmente convolucional (CNN2), referida como a segunda CNN, é treinada para segmentar as referidas porções de cultura em uma segunda saída segmentada (20s2) com uma ou mais sub-porções (20n, 20l) com cada sub-porção incluindo pixels associados a partes danificadas da planta de cultura mostrando um respectivo tipo de dano (11-1, 11-2). Um módulo de medição de dano (130) determina uma medida de dano (131) para a pelo menos uma planta de cultura para cada tipo de dano (11-1, 11-2) com base nas respectivas sub-porções da segunda saída segmentada (20s2) em relação à porção de cultura da primeira saída segmentada (20s1).

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).