SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF PLANT SPECIES
A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for identifying weeds in a crop field using a dual task convolutional neural network (120) having a topology with an intermediate module (121) to execute a classification task being associated with a first loss functio...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
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creator | NAVARRA-MESTRE, RAMON PICON RUIZ, ARTZAI GONZALEZ SAN EMETERIO, MIGUEL EGGERS, TILL OBERST, RAINER ROMERO RODRIGUEZ, JAVIER CONTRERAS GALLARDO, JUAN MANUEL KRAEMER, GERD ECHAZARRA HUGUET, JONE LINARES DE LA PUERTA, MIGUEL KLUKAS, CHRISTIAN GAD, HIKAL KHAIRY SHOHDY |
description | A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for identifying weeds in a crop field using a dual task convolutional neural network (120) having a topology with an intermediate module (121) to execute a classification task being associated with a first loss function (LF1), and with a semantic segmentation module (122) to execute a segmentation task with a second different loss function (LF2). The intermediate module and the segmentation module are being trained together, taking into account the first and second loss functions (LF1, LF2). The system executes a method including receiving a test input (91) comprising an image showing crop plants of a crop species in an agricultural field and showing weed plants of one or more weed species among said crop plants; predicting the presence of one or more weed species (11, 12, 13) which are present in the respective tile; outputting a corresponding intermediate feature map to the segmentation module as output of the classification task; generating a mask for each weed species class as segmentation output of the second task by extracting multiscale features and context information from the intermediate feature map and concatenating the extracted information to perform semantic segmentation; and generating a final image (92) indicating for each pixel if it belongs to a particular weed species, and if so, to which weed species it belongs.
L'invention concerne un procédé mis en uvre par ordinateur, un produit programme d'ordinateur et un système informatique (100) pour identifier des mauvaises herbes dans un champ de culture à l'aide d'un réseau neuronal convolutif à double tâche (120) ayant une topologie avec un module intermédiaire (121) pour exécuter une tâche de classification associée à une première fonction de perte (LF1), et avec un module de segmentation sémantique (122) pour exécuter une tâche de segmentation avec une seconde fonction de perte différente (LF2). Le module intermédiaire et le module de segmentation sont entraînés ensemble en tenant compte des première et seconde fonctions de perte (LF1, LF2). Le système exécute un procédé comprenant la réception d'une entrée d'essai (91) comprenant une image montrant des plantes cultivées d'une espèce de culture dans un champ agricole et montrant des mauvaises herbes d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes parmi lesdites plantes cultivées ; la prédiction de la présence d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbe |
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L'invention concerne un procédé mis en uvre par ordinateur, un produit programme d'ordinateur et un système informatique (100) pour identifier des mauvaises herbes dans un champ de culture à l'aide d'un réseau neuronal convolutif à double tâche (120) ayant une topologie avec un module intermédiaire (121) pour exécuter une tâche de classification associée à une première fonction de perte (LF1), et avec un module de segmentation sémantique (122) pour exécuter une tâche de segmentation avec une seconde fonction de perte différente (LF2). Le module intermédiaire et le module de segmentation sont entraînés ensemble en tenant compte des première et seconde fonctions de perte (LF1, LF2). Le système exécute un procédé comprenant la réception d'une entrée d'essai (91) comprenant une image montrant des plantes cultivées d'une espèce de culture dans un champ agricole et montrant des mauvaises herbes d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes parmi lesdites plantes cultivées ; la prédiction de la présence d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes (11, 12, 13) qui sont présentes dans la tuile respective ; la délivrance en sortie d'une carte de caractéristiques intermédiaires correspondante au module de segmentation en tant que sortie de la tâche de classification ; la génération d'un masque pour chaque classe d'espèces de mauvaises herbes en tant que sortie de segmentation de la seconde tâche par extraction de caractéristiques à échelles multiples et d'informations de contexte à partir de la carte de caractéristiques intermédiaires et la concaténation des informations extraites pour effectuer une segmentation sémantique ; et la génération d'une image finale (92) indiquant pour chaque pixel s'il appartient à une espèce de mauvaises herbes particulière et, si tel est le cas, à quelle espèce de mauvaises herbes il appartient.</description><language>eng ; fre</language><subject>AGRICULTURE ; ANIMAL HUSBANDRY ; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUSPLANTS ; CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS ; FISHING ; FORESTRY ; HUMAN NECESSITIES ; HUNTING ; TRAPPING</subject><creationdate>2021</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210311&DB=EPODOC&CC=CA&NR=3148726A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210311&DB=EPODOC&CC=CA&NR=3148726A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>NAVARRA-MESTRE, RAMON</creatorcontrib><creatorcontrib>PICON RUIZ, ARTZAI</creatorcontrib><creatorcontrib>GONZALEZ SAN EMETERIO, MIGUEL</creatorcontrib><creatorcontrib>EGGERS, TILL</creatorcontrib><creatorcontrib>OBERST, RAINER</creatorcontrib><creatorcontrib>ROMERO RODRIGUEZ, JAVIER</creatorcontrib><creatorcontrib>CONTRERAS GALLARDO, JUAN MANUEL</creatorcontrib><creatorcontrib>KRAEMER, GERD</creatorcontrib><creatorcontrib>ECHAZARRA HUGUET, JONE</creatorcontrib><creatorcontrib>LINARES DE LA PUERTA, MIGUEL</creatorcontrib><creatorcontrib>KLUKAS, CHRISTIAN</creatorcontrib><creatorcontrib>GAD, HIKAL KHAIRY SHOHDY</creatorcontrib><title>SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF PLANT SPECIES</title><description>A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for identifying weeds in a crop field using a dual task convolutional neural network (120) having a topology with an intermediate module (121) to execute a classification task being associated with a first loss function (LF1), and with a semantic segmentation module (122) to execute a segmentation task with a second different loss function (LF2). The intermediate module and the segmentation module are being trained together, taking into account the first and second loss functions (LF1, LF2). The system executes a method including receiving a test input (91) comprising an image showing crop plants of a crop species in an agricultural field and showing weed plants of one or more weed species among said crop plants; predicting the presence of one or more weed species (11, 12, 13) which are present in the respective tile; outputting a corresponding intermediate feature map to the segmentation module as output of the classification task; generating a mask for each weed species class as segmentation output of the second task by extracting multiscale features and context information from the intermediate feature map and concatenating the extracted information to perform semantic segmentation; and generating a final image (92) indicating for each pixel if it belongs to a particular weed species, and if so, to which weed species it belongs.
L'invention concerne un procédé mis en uvre par ordinateur, un produit programme d'ordinateur et un système informatique (100) pour identifier des mauvaises herbes dans un champ de culture à l'aide d'un réseau neuronal convolutif à double tâche (120) ayant une topologie avec un module intermédiaire (121) pour exécuter une tâche de classification associée à une première fonction de perte (LF1), et avec un module de segmentation sémantique (122) pour exécuter une tâche de segmentation avec une seconde fonction de perte différente (LF2). Le module intermédiaire et le module de segmentation sont entraînés ensemble en tenant compte des première et seconde fonctions de perte (LF1, LF2). Le système exécute un procédé comprenant la réception d'une entrée d'essai (91) comprenant une image montrant des plantes cultivées d'une espèce de culture dans un champ agricole et montrant des mauvaises herbes d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes parmi lesdites plantes cultivées ; la prédiction de la présence d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes (11, 12, 13) qui sont présentes dans la tuile respective ; la délivrance en sortie d'une carte de caractéristiques intermédiaires correspondante au module de segmentation en tant que sortie de la tâche de classification ; la génération d'un masque pour chaque classe d'espèces de mauvaises herbes en tant que sortie de segmentation de la seconde tâche par extraction de caractéristiques à échelles multiples et d'informations de contexte à partir de la carte de caractéristiques intermédiaires et la concaténation des informations extraites pour effectuer une segmentation sémantique ; et la génération d'une image finale (92) indiquant pour chaque pixel s'il appartient à une espèce de mauvaises herbes particulière et, si tel est le cas, à quelle espèce de mauvaises herbes il appartient.</description><subject>AGRICULTURE</subject><subject>ANIMAL HUSBANDRY</subject><subject>APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUSPLANTS</subject><subject>CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS</subject><subject>FISHING</subject><subject>FORESTRY</subject><subject>HUMAN NECESSITIES</subject><subject>HUNTING</subject><subject>TRAPPING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZDANjgwOcfVVcPRzUfB1DfHwd1Fw8w9S8HRx9QvxdPN0dgzx9PdT8HdTCPBx9AtRCA5wdfZ0DeZhYE1LzClO5YXS3AwKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHOjsaGJhbmRmaOhsZEKAEAkrUnCg</recordid><startdate>20210311</startdate><enddate>20210311</enddate><creator>NAVARRA-MESTRE, RAMON</creator><creator>PICON RUIZ, ARTZAI</creator><creator>GONZALEZ SAN EMETERIO, MIGUEL</creator><creator>EGGERS, TILL</creator><creator>OBERST, RAINER</creator><creator>ROMERO RODRIGUEZ, JAVIER</creator><creator>CONTRERAS GALLARDO, JUAN MANUEL</creator><creator>KRAEMER, GERD</creator><creator>ECHAZARRA HUGUET, JONE</creator><creator>LINARES DE LA PUERTA, MIGUEL</creator><creator>KLUKAS, CHRISTIAN</creator><creator>GAD, HIKAL KHAIRY SHOHDY</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20210311</creationdate><title>SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF PLANT SPECIES</title><author>NAVARRA-MESTRE, RAMON ; 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The intermediate module and the segmentation module are being trained together, taking into account the first and second loss functions (LF1, LF2). The system executes a method including receiving a test input (91) comprising an image showing crop plants of a crop species in an agricultural field and showing weed plants of one or more weed species among said crop plants; predicting the presence of one or more weed species (11, 12, 13) which are present in the respective tile; outputting a corresponding intermediate feature map to the segmentation module as output of the classification task; generating a mask for each weed species class as segmentation output of the second task by extracting multiscale features and context information from the intermediate feature map and concatenating the extracted information to perform semantic segmentation; and generating a final image (92) indicating for each pixel if it belongs to a particular weed species, and if so, to which weed species it belongs.
L'invention concerne un procédé mis en uvre par ordinateur, un produit programme d'ordinateur et un système informatique (100) pour identifier des mauvaises herbes dans un champ de culture à l'aide d'un réseau neuronal convolutif à double tâche (120) ayant une topologie avec un module intermédiaire (121) pour exécuter une tâche de classification associée à une première fonction de perte (LF1), et avec un module de segmentation sémantique (122) pour exécuter une tâche de segmentation avec une seconde fonction de perte différente (LF2). Le module intermédiaire et le module de segmentation sont entraînés ensemble en tenant compte des première et seconde fonctions de perte (LF1, LF2). Le système exécute un procédé comprenant la réception d'une entrée d'essai (91) comprenant une image montrant des plantes cultivées d'une espèce de culture dans un champ agricole et montrant des mauvaises herbes d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes parmi lesdites plantes cultivées ; la prédiction de la présence d'une ou de plusieurs espèces de mauvaises herbes (11, 12, 13) qui sont présentes dans la tuile respective ; la délivrance en sortie d'une carte de caractéristiques intermédiaires correspondante au module de segmentation en tant que sortie de la tâche de classification ; la génération d'un masque pour chaque classe d'espèces de mauvaises herbes en tant que sortie de segmentation de la seconde tâche par extraction de caractéristiques à échelles multiples et d'informations de contexte à partir de la carte de caractéristiques intermédiaires et la concaténation des informations extraites pour effectuer une segmentation sémantique ; et la génération d'une image finale (92) indiquant pour chaque pixel s'il appartient à une espèce de mauvaises herbes particulière et, si tel est le cas, à quelle espèce de mauvaises herbes il appartient.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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