Deteção e segmentação de ervas daninhas usando aprendizagem profunda

Nos últimos tempos, em que os sistemas de automatização ganharam a maior prioridade para digitalizar o mundo, o domínio da agricultura desempenha um papel importante no crescimento da economia indiana. A deteção e segmentação de plantas infestantes é um novo problema de investigação no domínio da agricultura. Neste documento, apresentamos um módulo de segmentação de ervas daninhas. O módulo de classificação de ervas daninhas necessita de uma tarefa de processamento de imagem para detetar a existência de uma rede neural para processar a imagem e vários classificadores, como a floresta aleatória, a árvore de decisão e o SVM, são utilizados para classificar a imagem. O módulo de segmentação utiliza a arquitetura U-Net e a CRF densa é utilizada para o pós-processamento, a fim de tornar os limites do objeto mais claros. O desempenho dos classificadores é medido utilizando métricas de avaliação padrão.