S využitím umělé inteligence analyzujeme modely rostlin ve formě 3D Point Clouds. Výzkum probíhá ve spolupráci s mezinárodním institutem ICRISAT, který má v Indickém Hajdarábádu instalováno největší zařízení na skenování rostlin od společnosti Phenospex. Toto zařízení kontinuálně snímá rostliny pomocí laserového senzoru a vytváří 3D model.
Data se dále analyzují za účelem fenotypování. Aktuálně se používají pro určování jednotlivých vlastností klasické algoritmické a statistické metody. Cílem tohoto výzkumu je rozšířit tyto možnosti o využitím metod machine learningu. Prozatím jsme začali s automatizovaným počítáním rostlin v jednotlivých boxech. K tomu se využívá několik algoritmů pro segmentaci 3D dat. Následně se data převedou do 2D podoby využívají metody zavedené metody počítačového vidění. Více podrobností je v následujících výstupech.
Výstupy
Kartal, S., Choudhary, S., Stočes, M., Šimek, P., Vokoun, T. and Novák, V. (2020) “Segmentation of Bean-Plants Using Clustering Algorithms", AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, Vol. 12, No. 3, pp. 36-43. ISSN 1804-1930. DOI 10.7160/aol.2020.120304.
Segmentation of 3d Point Clouds Data to Analyze Environmental Adaptations in Sorghum, 2020. In: KARTAL, Serkan, Jan MASNER, Pavel ŠIMEK, Michal STOČES, Vojtěch NOVÁK, Jana KHOLOVÁ a Sunita CHOUDHARY. AGRARIAN PERSPECTIVES XXIX: TRENDS AND CHALLENGES OF AGRARIAN SECTOR. Praha: Czech University of Life Sciences Prague, s. 151-158. ISBN 978-80-213-3041-2. ISSN 2464-4781.
Machine Learning based Plant Detection Algorithms to Automate the Counting Tasks
- V recenzním řízení
Související projekty
- IGA PEF Analýza 3D point cloud modelů rostlin pro fenotypizaci a genetické mapování velikosti a struktury rostlin (2020)
Partneři
- Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Cukurova University, 01330 Adana, Turkey
- System Analysis for Climate Smart Agriculture (SACSA), ISD, International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics (ICRISAT), Patancheru-5023204, Telangana, India