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Combining computer vision and deep learning to enable ultra-scale aerial phenotyping and precision agriculture:A case study of lettuce production

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Horticulture Research 2019年第1期6卷 906-917页

作者： alan bauer Aaron George Bostrom Joshua Ball Christopher Applegate Tao Cheng Stephen Laycock Sergio Moreno Rojas Jacob Kirwan Ji Zhou Earlham Institute Norwich Research ParkNorwich NR47UZUK Plant Phenomics Research Center China-UK Plant Phenomics Research CentreNanjing Agricultural UniversityNanjing 210095 JiangsuChina School of Computing Sciences University of East AngliaNorwich Research ParkNorwich NR47TJUK National Engineering and Technology Center for Information Agriculture MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision MakingJiangsu Key Laboratory for Information AgricultureNanjing Agricultural UniversityNanjing 210095 JiangsuChina G’s Growers Limited ElyCambridgeshire CB75TZUK

Aerial imagery is regularly used by crop researchers,growers and farmers to monitor crops during the growing *** extract meaningful information from large-scale aerial images collected from the field,high-throughput phenotypic analysis solutions are required,which not only produce high-quality measures of key crop traits,but also support professionals to make prompt and reliable crop management ***,we report AirSurf,an automated and open-source analytic platform that combines modern computer vision,up-to-date machine learning,and modular software engineering in order to measure yield-related phenotypes from ultra-large aerial *** quantify millions of in-field lettuces acquired by fixed-wing light aircrafts equipped with normalised difference vegetation index(NDVI)sensors,we customised AirSurf by combining computer vision algorithms and a deep-learning classifier trained with over 100,000 labelled lettuce *** tailored platform,AirSurf-Lettuce,is capable of scoring and categorising iceberg lettuces with high accuracy(>98%).Furthermore,novel analysis functions have been developed to map lettuce size distribution across the field,based on which associated global positioning system(GPS)tagged harvest regions have been identified to enable growers and farmers to conduct precision agricultural practises in order to improve the actual yield as well as crop marketability before the harvest.

关键词： computer analysis equipped

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穿孔爆破技术发展趋势

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国外金属矿采矿 1979年第11期 21-30页

作者： alan bauer 牛成俊加拿大奎因斯大学采矿系主任、教授

本文讨论了露天矿和地下矿在钻孔爆破和炸药方面的新发展。

关键词：炮孔直径孔距钻孔爆破阻力线抵抗线起爆药包破碎块度

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