Un método extendido basado en la posición geométrica de características de imagen destacadas: resolviendo el problema de desequilibrio del conjunto de datos en escenarios de cultivo de tomate en invernadero
Autores: Lu, Peng; Zheng, Wengang; Lv, Xinyue; Xu, Jiu; Zhang, Shirui; Li, Youli; Zhangzhong, Lili
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un método extendido basado en la posición geométrica de características de imagen destacadas: resolviendo el problema de desequilibrio del conjunto de datos en escenarios de cultivo de tomate en invernadero
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Visión por computadora
Aplicaciones agrícolas
Técnicas de aumento de imágenes de cultivos
Plantas de tomate de invernadero
Posición geométrica
Algoritmo YOLOv7
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La visión artificial tiene ventajas significativas en una amplia gama de aplicaciones agrícolas; sin embargo, adquirir un gran número de recursos de imágenes de alta calidad a menudo es un desafío en la producción agrícola real debido a las condiciones ambientales y de equipo. Por lo tanto, las técnicas de aumento de imágenes de cultivos son particularmente importantes en el análisis del crecimiento de cultivos.
Descripción
La visión artificial tiene ventajas significativas en una amplia gama de aplicaciones agrícolas; sin embargo, adquirir un gran número de recursos de imágenes de alta calidad a menudo es un desafío en la producción agrícola real debido a las condiciones ambientales y de equipo. Por lo tanto, las técnicas de aumento de imágenes de cultivos son particularmente importantes en el análisis del crecimiento de cultivos.