РАСПОЗНАВАНИЕ СОРНЯКОВ В ЕСТЕСТВЕННОЙ СРЕДЕ

1. Способ идентификации типа сорняка на основании цифрового изображения сорняка в естественной среде, причем способ включает в себя
получение цифрового изображения, содержащего данные, представляющие сорняк на ранней стадии развития в естественной среде среди возделываемой культуры, а также метаданные, относящиеся к цифровому изображению, причем ранняя стадия развития задана кодом ВВСН от 10 до 39,
оконтуривание в цифровом изображении областей с предопределенной характеристикой цвета и структуры в RGB-цветовой модели с образованием по меньшей мере одной оконтуренной области, содержащей пиксели сорняка в граничном контуре,
выявление того, является ли сорняк односемядольным растением или двусеменодольным растением,
выявление типа сорняка, идентифицируемого наименованием сорняка и вероятностью точности выявления, с использованием
по меньшей мере одного из множества полученных метаданных, и
по меньшей мере одного из множества производных метаданных, выявленных:
во время оконтуривания, и
во время выявления, является ли сорняк односемядольным растением или двусеменодольным растением, в качестве входных параметров для набора классификаторов, имеющих доступ к системе хранения данных, содержащей наименования типов сорняков совместно с множеством наборов метаданных для каждого типа сорняка.
2. Способ по п. 1, включающий в себя также
выявление стадии развития сорняка, путем:
изоляции по меньшей мере одного отдельного листа сорняка путем выявления центрального соединения оконтуренной области,
выявления числа листьев в оконтуренной области, и
выявление типа сорняка, идентифицируемого наименованием сорняка и вероятностью точности выявления, с использованием производных метаданных, выявленных во время выявления стадии развития сорняков.
3. Способ по п. 1 или 2, причем предопределенная характеристика цвета относится к цветовому диапазону растений в естественной среде, прежде всего к зеленому цветовому диапазону с длиной волны от 490 до 575 нм.
4. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем оконтуривание областей с предопределенной характеристикой цвета и структуры выполняют путем выявления для каждого пикселя цифрового изображения того, соответствует ли комбинация его RGB-цветовых компонентов одной из множества предопределенных цветовых комбинаций.
5. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем оконтуривание областей с предопределенной характеристикой цвета выполняют дополнительно путем выявления:
wi=F (pi, pi, j),
где wi=1 или 0 указывает на то, что пиксель i принадлежит или не принадлежит сорняку.
F является функцией, вычисляющей вероятность для сорняка или не сорняка, на основе цветовых атрибутов pi и всех pj,
pi=пиксель i,
pi, j=комбинированные пиксели j, которые окружают пиксель i.
6. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем выявление того, является ли сорняк односемядольным растением или двусеменодольным растением, включает в себя применение классификатора, который обучен различению между односемядольными и двусеменодольными сорняками, что обеспечивает получение двоичного значения идентификатора для выявления двудольных и однодольных растений.
7. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем производные метаданные содержат по меньшей мере одно значение, выбранное из группы, содержащей двоичное значение идентификатора для выявления двудольных и однодольных растений, выявленное число листьев, и выявленную стадию развития.
8. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем полученные метаданные содержат по меньшей мере одно из группы, содержащей значения данных системы глобального позиционирования по местоположению видеозахвата цифрового изображения, календарную дату, топографические данные, соответствующие значениям данных системы глобального позиционирования, данные по ускорению устройства видеозахвата в момент видеозахвата цифрового изображения, угол наклона устройства видеозахвата во время захвата им цифрового изображения, и тип камеры, с помощью которой было захвачено цифровое изображение.
9. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем каждое значение метаданных имеет предопределенное весовое значение, которое также используют в качестве входного параметра для набора классификаторов.
10. Способ по одному из предшествующих пунктов, причем выявление типа сорняка, идентифицируемого по его наименованию сорняка, также включает в себя
сравнение выявленного наименования сорняка с вероятностной диаграммой сорняка, которая предоставляет отображение вероятности появлений сорняка для географических местоположений и сезонных данных, и
перерасчет вероятности точности выявления на основе сравнения выявленного наименования сорняка с вероятностной диаграммой сорняка.
11. Способ по одному из предшествующих пунктов также включающий в себя передачу на устройство, посредством которого было захвачено цифровое изображение, наименований сорняков и связанных с ними вероятностей точности выявления для наименований сорняков, которые имеют три самых высоких значения вероятности.
12. Идентификационная система для идентификации типа сорняка на основании цифрового изображения сорняка, причем цифровое изображение содержит данные, представляющие сорняк на ранней стадии развития в естественной среде среди возделываемой культуры, причем идентификационная система содержит
приемный модуль, выполненный для получения цифрового изображения и метаданных, относящихся к цифровому изображению,
модуль оконтуривания, выполненный для оконтуривания в цифровом изображении областей с предопределенной характеристикой цвета и структуры в RGB-цветовой модели с образованием по меньшей мере одной оконтуренной области, содержащей пиксели сорняка в пределах границы,
первый классифицирующий модуль, выполненный для выявления того, является ли сорняк односемядольным растением или двусеменодольным растением,
набор вторых классифицирующих модулей, выполненный для выявления типа сорняка, идентифицируемого посредством наименования сорняка, и вероятности точности выявления с использованием
по меньшей мере одного из множества полученных метаданных, и
по меньшей мере одного из множества производных метаданных, выявленных:
посредством модуля оконтуривания, и
посредством первого классифицирующего модуля,
в качестве входных параметров, причем набор вторых классифицирующих модулей имеет доступ к системе хранения данных, содержащей наименования типов сорняков совместно с несколькими наборами метаданных для каждого типа сорняка.
13. Идентификационная система по п. 12, содержащая также
выявляющий модуль, выполненный для выявления стадии развития сорняка посредством
изоляции по меньшей мере одного отдельного листа сорняка путем выявления центрального соединения оконтуренной области,
выявления числа листьев в оконтуренной области, и
причем набор вторых классифицирующих модулей выполнен для выявления типа сорняка, идентифицируемого посредством наименования сорняка, и вероятности точности выявления с использованием производных метаданных, выявленных посредством выявляющего модуля.
14. Идентификационная система по п. 12 или 13, причем предопределенная характеристика цвета относится к цветовому диапазону растений в естественной среде, содержащему полный видимый диапазон с фокусом в зеленом цветовом диапазоне с длиной волны от 490 до 575 нм.
15. Идентификационная система по любому из пп. 12-14, также содержащая  передающий модуль, выполненный для передачи наименований сорняков и связанной вероятности точности выявления для наименований сорняков, имеющих три самых высоких значения вероятности.