SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING DAMAGE ON CROPS

A computer-implemented method, computer program product and computer system (100) for determining the impact of herbicides on crop plants (11) in an agricultural field (10). The system includes an interface (110) to receive an image (20) with at least one crop plant representing a real world situation in the agricultural field (10) after herbicide application. An image pre-processing module (120) rescales the received image (20) to a rescaled image (20a) matching the size of an input layer of a first fully convolutional neural network (CNN1) referred to as the first CNN. The first CNN is trained to segment the rescaled image (20a) into crop (11) and non-crop (12, 13) portions, and provides a first segmented output (20s1) indicating the crop portions (20c) of the rescaled image with pixels belonging to representations of crop. A second fully convolutional neural network (CNN2), referred to as the second CNN, is trained to segment said crop portions into a second segmented output (20s2) with one or more sub-portions (20n, 20l) with each sub-portion including pixels associated with damaged parts of the crop plant showing a respective damage type (11-1, 11-2). A damage measurement module (130) determines a damage measure (131) for the at least one crop plant for each damage type (11-1, 11-2) based on the respective sub-portions of the second segmented output (20s2) in relation to the crop portion of the first segmented output (20s1). L'invention concerne un procédé mis en uvre par ordinateur, un produit programme d'ordinateur et un système informatique (100) pour déterminer l'impact d'herbicides sur des plantes cultivées (11) dans un champ agricole (10). Le système comprend une interface (110) pour recevoir une image (20) avec au moins une plante cultivée représentant une situation du monde réel dans le champ agricole (10) après application d'herbicide. Un module de prétraitement d'image (120) remet à l'échelle l'image reçue (20) à une image remise à l'échelle (20a) correspondant à la taille d'une couche d'entrée d'un premier réseau neuronal entièrement convolutif (CNN1) appelé premier CNN. Le premier CNN est entraîné pour segmenter l'image remise à l'échelle (20a) en parties de culture (11) et de non-culture (12, 13), et fournit une première sortie segmentée (20s1) indiquant les parties de culture (20c) de l'image remise à l'échelle avec des pixels appartenant à des représentations de culture. Un second réseau neuronal entièrement convolutif (CNN2), désigné s