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分享:利用機器學習與傳感器融合技術(shù)進行植物精準表型分析
日期:2018-02-07 14:12:23

>>人工智能與機器學習的概念<<

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機器學習是人工智能的一種形式,能賦予計算機無需復雜的程序化設計的學習能力,從而產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量。


>>機器學習的早期應用<<

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很早之前,機器學習就有用在一個游戲‘超級馬里奧’里面,mario可以由計算機程序控制,識別不同的障礙,進而做出合理的判斷和應對策略。


>>基于機器學習技術(shù)開發(fā)而成的LemnaTec軟件模塊—LemnaGrid<<

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一個傳感器收集到的需要訓練的數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)標記,特征分析,再到各種分類算法處理,最終得到數(shù)據(jù),可與實際數(shù)值,做進一步分析。其中數(shù)據(jù)標記、特征分析和分類算法處理是圖像處理的核心問題。這一整個過程即為機器學習的過程,一旦有新的傳感器所得到的數(shù)據(jù),依舊可以用這一流程,進行各種處理與分析。


>>舉個栗子1<<

LemnaGrid-機器學習技術(shù):3D點陣云圖分割

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利用英國洛桑研究所的3D激光成像模塊,以及LemnaGrid的機器學習技術(shù),能夠分析田間小麥穗表型,對穗的識別精度達到99%以上。



>>舉個栗子2<<

傳感器融合有助于機器學習過程

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傳感器融合是一個整合數(shù)據(jù)的過程,這些數(shù)據(jù)來自不同光譜、時空尺度下的不同傳感器。


RGB與IR的融合

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? RGB mask可用于從IR中減去植物的背景;

? IR數(shù)據(jù)可以用作RGB數(shù)據(jù)的第四通道并用于相同的ML算法中。


3D層面的融合(不只是2D)


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使用RGB和3D融合的像素級信息。

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3D和IR,環(huán)境傳感器融合:觀察從上午9點到下午2點的大田植物溫度的升高趨勢。


>>小結(jié)<<

? 傳感器融合能提高機器學習算法的目標檢測和識別的精度;

? 傳感器融合提供了增強的結(jié)構(gòu)和空間細節(jié),并糾正了反射率的復雜性,并提供更高水平的校準。


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