Improving the maize crop row navigation line recognition method of YOLOX

The accurate identification of maize crop row navigation lines is crucial for the navigation of intelligent weeding machinery, yet it faces significant challenges due to lighting variations and complex environments. This study proposes an optimized version of the YOLOX-Tiny single-stage detection network model for accurately identifying maize crop row navigation lines. It incorporates adaptive illumination adjustment and multi-scale prediction to enhance dense target detection. Visual attention mechanisms, including Efficient Channel Attention and Cooperative Attention modules, are introduced to better extract maize features. A Fast Spatial Pyramid Pooling module is incorporated to improve target localization accuracy. The Coordinate Intersection over Union loss function is used to further enhance detection accuracy. Experimental results demonstrate that the improved YOLOX-Tiny model achieves an average precision of 92.2 %, with a detection time of 15.6 milliseconds. This represents a 16.4 % improvement over the original model while maintaining high accuracy. The proposed model has a reduced size of 18.6 MB, representing a 7.1 % reduction. It also incorporates the least squares method for accurately fitting crop rows. The model showcases efficiency in processing large amounts of data, achieving a comprehensive fitting time of 42 milliseconds and an average angular error of 0.59°. The improved YOLOX-Tiny model offers substantial support for the navigation of intelligent weeding machinery in practical applications, contributing to increased agricultural productivity and reduced usage of chemical herbicides

Exploiting Affine Invariant Regions and Leaf Edge Shapes for Weed Detection

In this article, local features extracted from field images are evaluated for weed detection. Several scale and affine invariant detectors from computer vision literature along with high performance descriptors were applied. Field dataset contained a total of 474 plant images of sugar beet and creeping thistle, divided into six groups based on illumination, age, and camera to plant distance. To establish a performance baseline, leaf image retrieval potential of the selected features was first assessed on a publicly available leaf database containing flatbed scanned images of 15 tree species. Then a comparison with the field data retrieval highlighted the trade-off due to the field challenges. Adopting a comprehensive approach, edge shape detectors and homogeneous surface detecting affine invariant regions were fused. In order to integrate vegetation indices as local features, a new local vegetation color descriptor was introduced which used various combinations of color indices and offered a very high precision. Retrieval in the field data was evaluated group-wise. Although, the impact of the sunlight was found to be very low on shape features, but relatively higher precisions were obtained for younger plants under a shade (overall more than 80%). The weed detection accuracy was assessed using the Bag-of-Visual-Word scheme with KNN and SVM classifiers. The assessment showed that with an SVM classifier, a fusion of surface color and edge shapes boosted the overall classification accuracy to as high as 99.07% with a very low false negative rate (2%)

Procedure per il rilevamento delle piante infestanti a partire da immagini acquisite da drone

Nei sistemi agricoli, le piante infestanti sono un fattore limitante per le colture agricole, poiché competono per diverse risorse tra cui radiazione solare, spazio, acqua e sostanza nutritive, causando notevoli perdite economiche tutt’altro che trascurabili. Dunque, una corretta gestione delle specie vegetali infestanti è alla base di un’agricoltura economicamente sostenibile. Negli ultimi anni sono stati sviluppati dei sensori (RGB, multispettrali, iperspettrali, termici) di dimensioni tali da poter essere alloggiati anche sui droni in modo da poter monitorare i campi coltivati da altezze diverse. Questo progresso tecnico costituisce uno dei pilastri indispensabile allo sviluppo di tecniche di agricoltura di precisione, in grado di fornire all’agricoltore informazioni preziose sullo stato del terreno e sullo sviluppo delle colture. La ricerca e la messa a punto di nuovi metodi di elaborazione dei dati hanno consentito inoltre di estrarre il maggior numero possibile di informazioni dai dati telerilevati permettendo all’agricoltore di pianificare interventi specifici al giusto momento e di ridurre significativamente la quantità degli input utilizzati, in particolare modo diserbanti, risorse idriche e fertilizzanti. Nell’ambito del rilevamento e del controllo delle specie vegetali infestanti, i droni sono in grado di produrre immagini digitali degli appezzamenti coltivati che possono essere trasformate, mediante l’applicazione di opportuni algoritmi, in mappe di intensità di infestazione, di prescrizione, di guida all’esecuzione di trattamenti erbicidi sito-specifici. Negli ultimi anni, le tecnologie informatiche abbinate ai sistemi di visione artificiale, ossia dispositivi e tecniche in grado di acquisire e rielaborare immagini per ottenere informazioni, hanno permesso di rilevare in maniera accurata sia le colture di interesse che le specie vegetali infestanti, ricavando informazioni importanti per una gestione sito-specifica delle malerbe. In questo studio, le immagini digitali, ottenute tramite droni, sono state pre-elaborate ed annotate. Partendo da tale strato informativo si è proceduto all’implementazione un’attività di training basata sul ricorso alle reti neurali. La rete neurale è stata addestrata e testata inizialmente su immagini note presenti nel sottoinsieme del data-set appositamente creato con Labelbox per valutarne la precisione. Successivamente la rete è stata testata su immagini non segmentate precedentemente per esaminare l’efficacia delle procedure messe a punto. Nella nostra ricerca, i dati forniti durante l’addestramento non sono risultati sufficienti ad “insegnare” alla rete neurale come discriminare la copertura delle piante infestanti da quella del mais. Ulteriori ricerche saranno necessarie per implementare procedure di successo

Development of a smart weed detector and selective herbicide sprayer

Abstract: The fourth industrial revolution has brought about tremendous advancements in various sectors of the economy including the agricultural domain. Aimed at improving food production and alleviating poverty, these technological advancements through precision agriculture has ushered in optimized agricultural processes, real-time analysis and monitoring of agricultural data. The detrimental effects of applying agrochemicals in large or hard-to-reach farmlands and the need to treat a specific class of weed with a particular herbicide for effective weed elimination gave rise to the necessity of this research work...M.Ing. (Mechanical Engineering