Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.

Correa Farias, Christian and Valero Ubierna, Constantino and Barreiro Elorza, Pilar and Ortiz-Cañavate Puig-Mauri, Jaime and Gil Sierra, Jacinto (2013). Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.. In: "VII Congreso Ibérico de Agroingenieria y Ciencias Hortícolas.", 26/08/2013 - 29/08/2013, Madrid. ISBN 978-84-695-9055-3.

Description

Title: Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.
Author/s:
  • Correa Farias, Christian
  • Valero Ubierna, Constantino
  • Barreiro Elorza, Pilar
  • Ortiz-Cañavate Puig-Mauri, Jaime
  • Gil Sierra, Jacinto
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: VII Congreso Ibérico de Agroingenieria y Ciencias Hortícolas.
Event Dates: 26/08/2013 - 29/08/2013
Event Location: Madrid
Title of Book: VII Congreso Ibérico de Agroingeniería y Ciencias Hortícolas
Date: 2013
ISBN: 978-84-695-9055-3
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Department: Ingeniería Rural [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo esta orientado a resolver el problema de la caracterización de la copa de arboles frutales para la aplicacion localizada de fitosanitarios. Esta propuesta utiliza un mapa de profundidad (Depth image) y una imagen RGB combinadas (RGB-D), proporcionados por el sensor Kinect de Microsoft, para aplicar pesticidas de forma localizada. A través del mapa de profundidad se puede estimar la densidad de la copa y a partir de esta información determinar qué boquillas se deben abrir en cada momento. Se desarrollaron algoritmos implementados en Matlab que permiten además de la adquisición de las imágenes RGB-D, aplicar plaguicidas sólo a hojas y/o frutos según se desee. Estos algoritmos fueron implementados en un software que se comunica con el entorno de desarrollo "Kinect Windows SDK", encargado de extraer las imágenes desde el sensor Kinect. Por otra parte, para identificar hojas, se implementaron algoritmos de clasificación e identificación. Los algoritmos de clasificación utilizados fueron "Fuzzy C-Means con Gustafson Kessel" (FCM-GK) y "K-Means". Los centroides o prototipos de cada clase generados por FCM-GK fueron usados como semilla para K-Means, para acelerar la convergencia del algoritmo y mantener la coherencia temporal en los grupos generados por K-Means. Los algoritmos de clasificación fueron aplicados sobre las imágenes transformadas al espacio de color L*a*b*; específicamente se emplearon los canales a*, b* (canales cromáticos) con el fin de reducir el efecto de la luz sobre los colores. Los algoritmos de clasificación fueron configurados para buscar cuatro grupos: hojas, porosidad, frutas y tronco. Una vez que el clasificador genera los prototipos de los grupos, un clasificador denominado Máquina de Soporte Vectorial, que utiliza como núcleo una función Gaussiana base radial, identifica la clase de interés (hojas). La combinación de estos algoritmos ha mostrado bajos errores de clasificación, rendimiento del 4% de error en la identificación de hojas. Además, estos algoritmos de procesamiento de hasta 8.4 imágenes por segundo, lo que permite su aplicación en tiempo real. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar el sensor "Kinect" para determinar dónde y cuándo aplicar pesticidas. Por otra parte, también muestran que existen limitaciones en su uso, impuesta por las condiciones de luz. En otras palabras, es posible usar "Kinect" en exteriores, pero durante días nublados, temprano en la mañana o en la noche con iluminación artificial, o añadiendo un parasol en condiciones de luz intensa.

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Item ID: 30027
DC Identifier: http://oa.upm.es/30027/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:30027
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 30 Jun 2014 13:08
Last Modified: 22 Apr 2016 00:21
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