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講演抄録/キーワード
講演名 2006-10-20 16:15
Lawn weeds detection methods using image processing techniques
Ukrit WatchareeruetaiYoshinori TakeuchiTetsuya MatsumotoHiroaki KudoNoboru OhnishiNagoya Univ.
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) In this work, three methods of lawn weeds detection based on various image processing techniques, Bayesian classifier, morphology operators, and gray-scale uniformity analysis based methods, were evaluated and compared by using four different seasons image datasets. In the evaluations, two types of automatic weeding systems (i.e., chemical and non-chemical based) together with the detection methods were simulated and their performances were compared. From the results, for chemical approach, the Bayesian classifier based method could destroy 80.85%-96.30% of weeds, with more than 80% of accuracy for all datasets. For non-chemical approach, its accuracy was nearly 100% for all datasets. This shows its robustness against changing in season. The morphological operator based method was the best in weeds destruction for the non-chemical based system. However, its accuracy performance ranked as the last. For gray-scale uniformity analysis method, it missed detecting a lot of weeds for winter dataset, only 31.91%-36.17% of total weeds could be destroyed. Among three detection methods, the Bayesian classifier based method can be considered as the most appropriate method for both chemical and non-chemical weeding systems.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) lawn / weed detection / Bayesian classifier / morphology operator / gray-scale uniformity analysis / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 301, PRMU2006-115, pp. 65-70, 2006年10月.
資料番号 PRMU2006-115 
発行日 2006-10-13 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 PRMU NLC TL  
開催期間 2006-10-19 - 2006-10-20 
開催地(和) NHK技研 
開催地(英)  
テーマ(和) (1) ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア理解・言語理解 (2) 深い言語処理のためのフレームワーク 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2006-10-PRMU-NLC-TL 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Lawn weeds detection methods using image processing techniques 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / lawn  
キーワード(2)(和/英) / weed detection  
キーワード(3)(和/英) / Bayesian classifier  
キーワード(4)(和/英) / morphology operator  
キーワード(5)(和/英) / gray-scale uniformity analysis  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) ウクリット ワッチャリールタイ / Ukrit Watchareeruetai /
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 義則 / Yoshinori Takeuchi /
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松本 哲也 / Tetsuya Matsumoto /
第3著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 博章 / Hiroaki Kudo /
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 大西 昇 / Noboru Ohnishi /
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2006-10-20 16:15:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2006-115 
巻番号(vol) IEICE-106 
号番号(no) no.301 
ページ範囲 pp.65-70 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2006-10-13 


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