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Segmentierung von Pflanzen

 

2D Pflanzen-Segmentierung

Deep Learning basierter Ansatz zum Erkennen sowie Segmentieren einzelner Pflanzeninstanzen aus RGB-D Aufnahmen live oder on-demand. Darüber hinaus besteht auch die Möglichkeit, weitere Kanäle wie Nahinfrarot zu berücksichtigen. Dieser Ansatz kann live ausgeführt werden und produziert pro erkannter Pflanze eine Klassifizierung, BoundingBox und Maske, welche in weiteren Anwendungen und Geräten verwendet werden können.

Automatische 3D Einzelpflanzen-Segmentierung

Basierend auf der automatischen 3D Pflanzen-Kartierung und der 2D Pflanzen-Segmentierung können Pflanzen-Instanzen aus der aufgenommenen 3D Pflanzenkarte extrahiert und zu 3D Modellen rekonstruiert werden. Auf Grundlage dieser Daten können im weiteren Verlauf auch Pflanzenanalysen abgeleitet und darauf basierende Aktionen für eine spezialisierte Roboterplattform geplant und durchgeführt werden.

  • Erstellung von Pflanzen-Modellen zur hochgenauen Analyse diverser Pflanzen- Parameter, sowie zur Aktionsplanung und Ausführung auf dem Feld oder im Beet