Image classification for detection of winter grapevine buds in natural conditions using scale-invariant features transform, bag of features and support vector machines

In viticulture, there are several applications where bud detection in vineyard images is a necessary task, susceptible of being automated through the use of computer vision methods. A common and effective family of visual detection algorithms are the scanning-window type, that slide a (usually) fixed size window along the original image, classifying each resulting windowed-patch as containing or not containing the target object. The simplicity of these algorithms finds its most challenging aspect in the classification stage. Interested in grapevine buds detection in natural field conditions, this paper presents a classification method for images of grapevine buds ranging 100–1600 pixels in diameter, captured in outdoor, under natural field conditions, in winter (i.e., no grape bunches, very few leaves, and dormant buds), without artificial background, and with minimum equipment requirements. The proposed method uses well-known computer vision technologies: Scale-Invariant Feature Transform for calculating low-level features, Bag of Features for building an image descriptor, and Support Vector Machines for training a classifier. When evaluated over images containing buds of at least 100 pixels in diameter, the approach achieves a recall higher than 0.9 and a precision of 0.86 over all windowed-patches covering the whole bud and down to 60% of it, and scaled up to window patches containing a proportion of 20–80% of bud versus background pixels. This robustness on the position and size of the window demonstrates its viability for use as the classification stage in a scanning-window detection algorithms.Fil: Pérez, Diego Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo; ArgentinaFil: Bromberg, Facundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; ArgentinaFil: Díaz, Carlos Ariel. Universidad Tecnológica Nacional; Argentin

A comprehensive review of fruit and vegetable classification techniques

Recent advancements in computer vision have enabled wide-ranging applications in every field of life. One such application area is fresh produce classification, but the classification of fruit and vegetable has proven to be a complex problem and needs to be further developed. Fruit and vegetable classification presents significant challenges due to interclass similarities and irregular intraclass characteristics. Selection of appropriate data acquisition sensors and feature representation approach is also crucial due to the huge diversity of the field. Fruit and vegetable classification methods have been developed for quality assessment and robotic harvesting but the current state-of-the-art has been developed for limited classes and small datasets. The problem is of a multi-dimensional nature and offers significantly hyperdimensional features, which is one of the major challenges with current machine learning approaches. Substantial research has been conducted for the design and analysis of classifiers for hyperdimensional features which require significant computational power to optimise with such features. In recent years numerous machine learning techniques for example, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN), Decision Trees, Artificial Neural Networks (ANN) and Convolutional Neural Networks (CNN) have been exploited with many different feature description methods for fruit and vegetable classification in many real-life applications. This paper presents a critical comparison of different state-of-the-art computer vision methods proposed by researchers for classifying fruit and vegetable

Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture

Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique)