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In der heutigen Zeit, in der die Automatisierungstechnik im Zuge der Digitalisierung der Welt höchste Priorität genießt, spielt der Bereich der Landwirtschaft eine wichtige Rolle für das Wachstum der indischen Wirtschaft. Die Erkennung und Segmentierung von Unkrautpflanzen ist ein neues Forschungsproblem im Bereich der Landwirtschaft. In diesem Beitrag stellen wir ein Unkrautsegmentierungsmodul vor. Das Unkrautklassifizierungsmodul benötigt eine Bildverarbeitungsaufgabe, um das Vorhandensein eines neuronalen Netzes zur Verarbeitung des Bildes zu erkennen, und verschiedene Klassifizierer wie Random Forest, Entscheidungsbaum, SVM werden zur Klassifizierung des Bildes verwendet. Das Segmentierungsmodul nutzt die U-Net-Architektur und Dense CRF wird für die Nachbearbeitung verwendet, um die Grenzen des Objekts deutlicher zu machen. Die Leistung der Klassifikatoren wird anhand von Standardbewertungsmetriken gemessen.
About the author
Vankamamidi Srinivasa Naresh arbeitet derzeit als Dekan (Forschung und Entwicklung) und Professor in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Sri Vasavi Engineering College, Andhra Pradesh, Indien. Er verfügt über eine Lehrerfahrung von mehr als 22 Jahren. Ausgezeichnet mit dem STATE Best Teacher and Researcher Award der Regierung von Andhra Pradesh
