Detection and Counting of Lemons using Artificial Vision and Tracking Techniques for Real Time Harvest Estimation
En la actualidad la estimación de la cantidad de frutos recolectados para un agricultor resulta de gran importancia brindándole una herramienta significativa para la toma de decisiones acerca de la producción. El presente trabajo tiene como objetivo automatizar el proceso de conteo de limones en tie...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unnoba.edu.ar/xmlui/handle/23601/139 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En la actualidad la estimación de la cantidad de frutos recolectados para un agricultor resulta de gran importancia brindándole una herramienta significativa para la toma de decisiones acerca de la producción. El presente trabajo tiene como objetivo automatizar el proceso de conteo de limones en tiempo real para un relevamiento de datos durante el proceso de cosecha, utilizando un equipo de visión de bajo procesamiento y cámaras de baja resolución montadas sobre una cosechadora de limones. Para tal fin se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes basadas en color, índices de vegetación, morfología matemática y tracking de objetos a partir del algoritmo Kuhn-Munkres. Para evaluar el rendimiento del algoritmo se hicieron pruebas sobre 6 videos tomados con una resolución de 640x480 píxeles en la fase de cosecha obteniendo como resultado un porcentaje de aciertos superior al 95% entre el recuento visual y el conteo brindado por el algoritmo. |
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