Redes neuronales adversarias para el reconocimiento de malezas

Se aborda el problema de reconocimiento de malezas en video para poder realizar una fumigación selectiva de la maleza sobre campo con cultivo. El sistema de reconocimiento propuesto es compatible además con la implementación de técnicas de robótica para remover la maleza con actuadores mecánicos sin el uso de agroquímicos. El problema es abordado con técnicas de Deep Learning, donde los datos de entrenamiento son filmaciones del campo con la presencia de cultivo y maleza. El sistema de visión propuesto está basado en Convolutional Neural Networks (CNN). Se utilizó la técnica de Generative Adversarial Networks (GAN) para hacer un pre-entrenamiento no supervisado del modelo de modo de explotar la gran cantidad de imágenes que se obtienen a partir de secuencias de video. Luego se entrena en forma supervisada con una mínima cantidad de datos etiquetados para especializar el modelo. Se analizan y comparan resultados de distintos métodos utilizados y su aporte en el reconocimiento. Se combinan dos redes discriminantes de DCGAN y se utiliza una SVM en la ultima capa de la red entrenada sobre datos etiquetados utilizando Data Augmentation para lograr mayor robustez.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Finding local leaf vein patterns for legume characterization and classification

In recent years, the importance of analyzing the effect of genetic variations on the plant phenotypes has raised much attention. In this paper, we describe a procedure which can be useful to discover representative leaf vein patterns for each species or variety under analysis. We consider three legumes, namely red bean, white bean and soybean. Soybean specimens are also divided in three cultivars. In total there are five leaf vein image classes. In order to find the discriminative patterns, we detect Self-Invariant Feature Transform (SIFT) keypoints in the segmented vein images. The Bag of Words model is built using SIFT descriptors, and classification is performed resorting to Support Vector Machines with a Gaussian kernel. Classification accuracies outperform recent results available in the literature and manual classification, showing the advantages of the procedure. The Bag of Words model is useful for vein patterns characterization and provides a means to highlight the most representative patterns for each species and variety.Fil: Larese, Monica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Granitto, Pablo Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentin