Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping


Autoria(s): Pari, Marco
Contribuinte(s)

Bevilacqua, Alessandro

Gherardi, Alessandro

Data(s)

17/03/2016

31/12/1969

Resumo

In un mondo che richiede sempre maggiormente un'automazione delle attività della catena produttiva industriale, la computer vision rappresenta uno strumento fondamentale perciò che viene già riconosciuta internazionalmente come la Quarta Rivoluzione Industriale o Industry 4.0. Avvalendomi di questo strumento ho intrapreso presso l'azienda Syngenta lo studio della problematica della conta automatica del numero di foglie di una pianta. Il problema è stato affrontato utilizzando due differenti approcci, ispirandosi alla letteratura. All'interno dell'elaborato è presente anche la descrizione progettuale di un ulteriore metodo, ad oggi non presente in letteratura. Le metodologie saranno spiegate in dettaglio ed i risultati ottenuti saranno confrontati utilizzando i primi due approcci. Nel capitolo finale si trarranno le conclusioni sulle basi dei risultati ottenuti e dall'analisi degli stessi.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/10533/1/Image_Analysis_Methods_fo.pdf

Pari, Marco (2016) Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8614/>

Relação

http://amslaurea.unibo.it/10533/

Direitos

cc_by_nc_nd

Palavras-Chave #OpenCV Computer Vision Object Detection Automatic Counting #Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena #cds :: 8614 :: Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena #sessione :: terza
Tipo

PeerReviewed

info:eu-repo/semantics/masterThesis

Idioma(s)

en

Publicador

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna