| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Selektivno zaznavanje in odstranjevanje plevela
Avtorji:ID Kenda, Urban (Avtor)
ID Uran, Suzana (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Bratina, Božidar (Komentor)
ID Rakun, Jurij (Komentor)
ID Belšak, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UN_Kenda_Urban_2020.pdf (3,75 MB)
MD5: 71EDC8BB3558589BE2F57F2CB0C243A9
PID: 20.500.12556/dkum/a0f65b96-98e9-489b-9c30-9bce57e53c66
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo spoznali robota Farmbeast, različne pristope k škropljenju, osnovne principe iz področja strojnega vida in uporabo robotskega operacijskega sistema. Na podlagi novopridobljenega znanja smo ustvarili sistem, ki je s strojnim vidom sposoben ločevati plevel med ozko- in širokolistnim plevelom. Rezultat prepoznave pa predstavlja vhodni podatek za novo razvito orodje, s katerim je omogočeno škropljenje z dvema različnima fitofarmacevtskima pripravkoma, glede na vrsto plevela. Za prepoznavo sta bila razvita dva različna algoritma, ki omogočata ločevanje plevela in sta bila testirana na 30 vzorcih. Test je pokazal, da prvi način v 93,3 % uspešno loči ozkolisten plevel in je 53,3 % uspešen pri ločevanju širokolistnega plevela, drugi način pa obe vrsti plevela loči 93,3 % uspešno.
Ključne besede:plevel, škropljenje, strojni vid
Kraj izida:Maribor
Založnik:[U. Kenda]
Leto izida:2020
PID:20.500.12556/DKUM-77279 Novo okno
UDK:621.865.8(043.2)
COBISS.SI-ID:38393347 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:IKODU7ER
Datum objave v DKUM:03.11.2020
Število ogledov:990
Število prenosov:148
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
KENDA, Urban, 2020, Selektivno zaznavanje in odstranjevanje plevela [na spletu]. Diplomsko delo. Maribor : U. Kenda. [Dostopano 30 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=77279
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:25.08.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Selective detection and removal of weed
Opis:In this work we learn about robot Farmbeast, different approaches to spraying, basic principles in the field of machine vision and the use of a robotic operating system. Based on new knowledge, we created a system which is able to separate weeds into narrow and wide-leaf sort with machine vision. The result of defining weed sort is used as input data for newly developed tool, which is capable of spraying two different phytopharmaceutical preparations, depending of the type of weed. For defining weed, two different weed separating algorithms were developed and tested on 30 samples. The test showed that first method successfully separates the narrow sort in 93,3 % and is 53,3 % successful in separating wide sort weeds. The second algorithm both of sorts separate correctly in 93,3 %.
Ključne besede:weeds, spraying, machine visions


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici