Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping
Contribuinte(s) |
Bevilacqua, Alessandro Gherardi, Alessandro |
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Data(s) |
17/03/2016
31/12/1969
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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 |