Development of a machine vision system for a real time precision sprayer

In the context of precision agriculture, we have developed a machine vision system for a real time precision sprayer. From a monochrome CCD camera located in front of the tractor, the discrimination between crop and weeds is obtained with image processing based on spatial information using a Gabor filter.This method allows to detect the periodic signals from the non-periodic ones, and enables us to enhance the crop rows, whereas weeds have a patchy distribution. Thus, weed patches were clearly identified by a blob-coloring method. Finally, we use a pinhole model to transform the weed patch coordinates image in world coordinates in order to activate the right electro-pneumatic valve of the sprayer at the right moment

Vers un système de détection et caractérisation par caméra de conditions météo critiques pour la sécurité routière

La présence d'une distance de visibilité réduite sur un réseau routier (épais brouillard, pluie forte, etc.) affecte la sécurité de celui-ci. Nous avons conçu un système de bord de voies qui vise à détecter des situations critiques telles que le brouillard dense ou les fortes chutes de pluie à l'aide d'une caméra vidéo. Les différents traitements d'image sont présentés, en particulier l'estimation de la distance de visibilité, la détection de brouillard, ainsi que la détection de pluie. En se fondant sur les principes sous-jacents de ces algorithmes, une caméra est ensuite spécifiée pour répondre aux besoins exprimés par la norme NF P 99-320 sur la météorologie routière. Des résultats expérimentaux sont présentés ainsi que des perspectives de validation à plus grande échelle.The presence ofa reduced visibility distance on a road network (thick fog, heavy rain, etc.) affects its safety. We designed a roadside system on which aims to detect critical situations such as dense fog or heavy rain with a simple CCTV camera. Different image processing are presented, particularly the estimation of visibility distance, the detection of fog, and the detection of rain. Based on the principles underlying these algorithms, a camera is specified to meet the needs expressed by the standard NF P 99-320 on highway meteorology. Experimental results are presented as well as prospective validation at a bigger scale

Segmentation d images pour la localisation d adventices (application à la réalisation d un système de vision pour une pulvérisation spécifique en temps réel)

DIJON-BU Sciences Economie (212312102) / SudocSudocFranceF

Experiments on an electrical nonlinear oscillators network

International audienceWe have recently proposed a Cellular Nonlinear Network (CNN) based on nonlinear oscillator properties to perform image processing tasks. We present here the electronic implementation of the elementary cell of this CNN. We experimentally verify the main property of the CNN, that is the possibility to enhance a weak difference of initial condition between two specific cells of the CNN at a given time. For this optimal time, a contrast enhancement of a weak contrasted gray scale is possible

A solution for multiple response function image acquisition

Les capteurs CCD ont une réponse linéaire et produisent des images de bonne qualité, ce qui les rend encore incontournables pour certaines applications de vision. En revanche, leur dynamique est limitée par rapport aux capteurs CMOS dont la réponse est logarithmique. Pour contourner cette limitation, nous proposons une solution logicielle permettant d'exploiter une caméra CCD dépourvue d'objectif auto-iris en toutes conditions d'éclairage naturel. La méthode proposée est fondée sur la détermination du temps d'exposition optimal et sa régulation temporelle par un correcteur proportionnel. Le temps d'exposition optimal déterminé et régulé est utilisé pour construire des images à la dynamique souhaitée en fusionnant des images acquises à différents temps d'exposition. Nous disposons ainsi d'une solution d'acquisition d'images à multiples fonctions de réponse permettant d'alimenter différentes types d'applications de vision

Use of a probabilistic segment orientation model to detect hydrometeors in video sequences

Dans le cadre du projet Européen SAFESPOT, un système de détection des hydrométéores dans des séquences vidéo a été réalisé. Le fonctionnement de celui-ci est fondé sur un modèle probabiliste original de l'orientation des traces dues aux hydrométéores avec un double test de Kolmogorov-Smirnov, l'un pour tester l'adéquation du modèle de chaque image et l'autre pour tester la cohérence temporelle

Utilisation d'un modèle probabiliste d'orientation de segments pour détecter des hydrométéores dans des séquences vidéo

La dégradation des conditions météorologiques peut altérer la sécurité des conducteurs. Un système de vidéo-surveillance est proposé afin de détecter la présence d'hydrométéores et de réagir en conséquence. Une approche probabiliste est introduite pour réaliser un histogramme d'orientation des segments en mouvement présents dans l'image. La méthode des moments géométriques est utilisée pour calculer l'orientation de chaque segment afin de construire l'histogramme. Un algorithme d'Espérance-Maximisation (EM) est utilisé pour modéliser la distribution observée. Un test de Kolmogorov-Smirnov combiné à une fenêtre glissante temporelle permettent ensuite de prendre la décision sur la présence d'hydrométéores

Development of a machine vision system for a real time precision sprayer

In the context of precision agriculture, we have developed a machine vision system for a real time precision sprayer. From a monochrome CCD camera located in front of the tractor, the discrimination between crop and weeds is obtained with image processing based on spatial information using a Gabor filter.This method allows to detect the periodic signals from the non-periodic ones, and enables us to enhance the crop rows, whereas weeds have a patchy distribution. Thus, weed patches were clearly identified by a blob-coloring method. Finally, we use a pinhole model to transform the weed patch coordinates image in world coordinates in order to activate the right electro-pneumatic valve of the sprayer at the right moment

Rain or Snow Detection in Image Sequences through use of a Histogram of Orientation of Streaks

The detection of bad weather conditions is crucial for meteorological centers, specially with demand for air, sea and ground traffic management. In this article, a system based on computer vision is presented which detects the presence of rain or snow. To separate the foreground from the background in image sequences, a classical Gaussian Mixture Model is used. The foreground model serves to detect rain and snow, since these are dynamic weather phenomena. Selection rules based on photometry and size are proposed in order to select the potential rain streaks. Then a Histogram of Orientations of rain or snow Streaks (HOS), estimated with the method of geometric moments, is computed, which is assumed to follow a model of Gaussianuniform mixture. The Gaussian distribution represents the orientation of the rain or the snow whereas the uniform distribution represents the orientation of the noise. An algorithm of expectation maximization is used to separate these two distributions. Following a goodness-of-fit test, the Gaussian distribution is temporally smoothed and its amplitude allows deciding the presence of rain or snow. When the presence of rain or of snow is detected, the HOS makes it possible to detect the pixels of rain or of snow in the foreground images, and to estimate the intensity of the precipitation of rain or of snow. The applications of the method are numerous and include the detection of critical weather conditions, the observation of weather, the reliability improvement of video-surveillance systems and rain rendering