In-Field accurate apple fruit detection using standard digital camera and robust image analysis processing
Détection précise des pommes dans un arbres utilisant un simple appareil photographique et un algorithme de traitement d'image adapté
Résumé
The following article proposes a self-adaptive method for estimating the number of apples in color images acquired in orchards under natural lighting conditions. The method combines a specific technique to obtain constant quality of images, and an algorithm based on a pre-segmentation in the color space for a multivariate classification for the identification of fruits on the tree. The performance of the algorithm is investigated using a dataset of 4367 fruits (50 images). The algorithm detects about 92% of the apples visible in the images, with less than 5% false positive detections.
L'article suivant propose une méthode autoadaptative pour estimer le nombre de pommes en utilisant des images couleur acquises dans les vergers, dans des conditions d'éclairage naturel. Le procédé combine une méthodologie de prise de vue spécifique pour obtenir une qualité constante de l'image, et un algorithme basé sur une segmentation préalable dans l'espace des teintes. la détection utilise une méthode de classification multivariée pour identifier chaque fruit sur l'arbre. La performance de l'algorithme a été étudiée en utilisant un ensemble de données de 4367 fruits (50 images). L'algorithme détecte environ 92% des pommes visibles dans les images, avec moins de 5% faux positifs.