Sep, 2017
基于 CNN 背景知识的精准农业机器人实时作物和杂草语义分割
Real-time Semantic Segmentation of Crop and Weed for Precision Agriculture Robots Leveraging Background Knowledge in CNNs
Andres Milioto, Philipp Lottes, Cyrill Stachniss
TL;DR本文针对以减少除草剂使用量为目标的精准农业机器人的需要，提出了一种利用 RGB 数据进行基于 CNN 的作物分割和背景分类的方法，该方法利用植被指数实现实时分类，并且通过少量训练数据，可以在陌生的地块上进行有效的重新训练。在德国和瑞士的不同领域进行了实地测试，结果显示该系统的泛化能力很好，可在约 20Hz 的速度下进行在线操作，适合实际的农业生产。