prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije
  Preuzmi
PDF 32.41 MB
disertacija
Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. urn:nbn:hr:200:880047
Vidović, Ivan
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za računalno inženjerstvo

Citirajte ovaj rad

Vidović, I. (2016). Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije (Disertacija). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

Vidović, Ivan. "Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije." Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

Vidović, Ivan. "Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije." Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

Vidović, I. (2016). 'Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije', Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

Vidović I. Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije [Disertacija]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2016 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

I. Vidović, "Prepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije", Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:880047
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje redova usjeva na slici primjenom metoda globalne optimizacije
Naslov (engleski)Image based crop row detection using global optimization methods
AutorIvan Vidović
MentorŽeljko Hocenski (mentor)
Član povjerenstvaRobert Cupec (predsjednik povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za računalno inženjerstvo)
Osijek
Datum i država obrane2016-05-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Arhitektura računalnih sustava
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		621.3 - Elektrotehnika
Sažetak
U ovoj doktorskoj disertaciji naglasak je stavljen na razvoj metoda za prepoznavanje redova usjeva na slici. Cilj je razviti metodu koja posjeduje sljedeca svojstva: robusnost s obzirom na prisutnost korova i sjene, mogucnost prepoznavanja redova usjeva za razlicite kulture u razlicitim stadijima rasta, mogucnost prepoznavanja razlicitog broja proizvoljno razmaknutih redova usjeva te mogucnost prepoznavanja ravnih i zakrivljenih redova usjeva. Razvijene su dvije metode koje su nazvane CRDI metoda i TMGEM metoda. CRDI metoda zasnovana je na inkrementalnoj metodi za trazenje priblizno optimalne particije skupa podataka te primjeni DIRECT algoritma za globalnu optimizaciju. Metoda je pogodna za prepoznavanje ravnih redova usjeva, pri cemu broj redova usjeva mora biti unaprijed poznat. TMGEM metoda zasnovana je racunanju podudaranja s predloskom i minimizaciji funkcije globalne energije primjenom dinamickog programiranja. Funkcija globalne energije, uz podatke sa slike, koristi i prethodno znanje o geometrijskoj strukturi redova usjeva, cime se postize veca tocnost prepoznavanja redova usjeva. Predlozena metoda ima mogucnost prepoznavanja proizvoljnog broja redova usjeva za razlicite kulture u razlicitim stadijima rasta te pri razlicitim geometrijama polja. Nadalje, predlozena TMGEM metoda robusna je na zakrivljenost redova usjeva. Osim navedenih metoda, u radu je predlozen novi evaluacijski okvir za usporedbu metoda prepoznavanja redova usjeva koji ukljucuje bazu slika redova usjeva, postupak rucnog generiranja referentnih vrijednosti redova usjeva te kriterije za odredivanje tocnosti prepoznavanja redova usjeva. Na slikama u bazi snimljeni su redovi usjeva kukuruza, celera, krumpira, luka, suncokreta i soje. Koristenjem predlozenog evaluacijskog okvira moguce je ekasnije i objektivnije usporediti novo razvijene metode za prepoznavanje redova usjeva s postojecim metodama. U eksperimentalnoj evaluaciji CRDI metoda je usporedena s IMLD i HT metodom na umjetno generiranim skupovima podataka. Tocnost prepoznavanja odredena je primjenom CRHID kriterija, a rezultati pokazuju da CRDI metoda prepoznaje redove usjeva sa znatno vecom tocnoscu u odnosu na ostale razmatrane metode. TMGEM metoda testirana je na 225 stvarnih slika redova usjeva iz baze slika te je usporedena s HT, HTT i LR metodom. Tocnost prepoznavanja redova usjeva odredena je koristenjem CRDA kriterija, a rezultati pokazuju da predlozena metoda znacajno nadmasuje ostale tri razmatrane metode pri prepoznavanju ravnih redova usjeva te je robusna na zakrivljenost redova usjeva.
Sažetak (engleski)
The topic of this doctoral thesis is the development of image based crop row detection methods. The main goal of the research is to develop a method which is: highly insensitive to the presence of weeds and shadows, capable of detecting crop rows of dierent crop types at dierent stages of growth, capable of detecting straight and curved crop rows and insensitive to the number and spacing of crop rows. Two methods are proposed entitled CRDI and TMGEM. CRDI method is based on incremental method of searching for an approximate globally optimal partition of a set of data points and on the DIRECT algorithm for global optimization. The method is capable of detecting straight crop rows, wherein the number of crop rows must be known in advance. TMGEM method is based on template matching followed by global energy minimization with dynamic programming technique. For accurate crop row detection, the global energy function combines image evidence and prior knowledge about the geometric structure of crop rows. The proposed method is insensitive to the number and spacing of crop rows and is capable of detecting crop rows of dierent crop types at dierent stages of growth. Furthermore, the proposed TMGEM method is capable of detecting curved crop rows. A new evaluation framework is proposed that consists of a crop row image database, manual ground truth image creation approach and two crop row detection performance measures. The image database includes images of dierent crop types including maize, celery, potato, onion, sun ower and soybean. The proposed evaluation framework enables ecient and objective comparison of new crop row detection methods with existing ones. The experimental evaluation of CRDI method includes comparison with IMLD and HT method on synthetic datasets, based on the proposed CRHID performance measure. The results show that CRDI method outperforms other considered methods. TMGEM method is evaluated on a set of 225 real-world crop row images from the image database and it is compared with HT, HTT and LR method. The proposed CRDA measure is used as a performance measure in the comparison. The results show that TMGEM signicantly outperforms the other considered methods in straight crop row detection and is capable of detecting curved crop rows.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:880047
Datum promocije2017-04-07
Studijski programNaziv: Elektrotehnika; smjerovi: Elektroenergetika, Komunikacije i informatika
Smjer: Komunikacije i informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje elektrotehnika (dr.sc.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
RepozitorijFakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Datum i vrijeme pohrane2018-06-18 09:04:37