OpenCV と深度カメラが雑草を発見

農業における雑草を識別するためのビジョン技術の使用は、積極的に開発されている分野であり、研究者のチームは最近、マシンビジョンと深度情報の組み合わせを使用して、オープンソースコンピュータであるOpenCVの助けを借りて雑草を識別およびマッピングする方法を共有しました。ビジョンライブラリ。 農業は人々が食料を得る手段であり、雑草管理の改善は最も重要な課題の 1 つです。

雑草の検出と分類に関する現在の取り組みの多くは、豪華な (そして高価な) マルチスペクトル カメラを使用していますが、PhenoCV-WeedCam主に OAK-D ステレオ深度カメラに依存しています。 このシステムはまだ開発中ですが、概念実証よりも若干進んでいます。 ポータブルセットアップは、Raspberry Pi、ステレオカメラユニット、パワーバンク、インターフェース用の Android タブレットを使用しますが、現時点では、これらを動かしたり指示したりするには従順な人間が必要です。

開発のためのデータ収集にどのような実践的な作業が行われているかを垣間見るのは興味深いことです。 さまざまな環境からの大量のフィールド データを備えたシステムは、そのデータを使用して、すべての画像内の草、広葉植物、土壌を識別できます。 これだけでも便利ですが、深さ情報により、システムは植物全体の密度を推定したり、特定の植物の成長中心を決定したりすることもできます。 雑草が存在することを知ることは別のことですが、たとえばレーザーやロボットアームのミニ雑草たたきなどを使用して、雑草を正確に除去するには、雑草が実際にどこから生えているかを知ることが重要です。

PhenoCV-WeedCam (GitHub リポジトリ) はまだリアルタイム分析ができませんが、結果は有望なので、それが次のステップです。 このシステムは現時点では人が運ぶ必要があるが、最終的には野原を横断するために特別に作られたロボットプラットフォームに取り付けることも可能だ。