Original scientific paper

Automatizirani postupak ranog predviđanja prinosa jabuka u voćnjacima

Denis Stajnko ; Faculty of Agriculture and Life Sciences, University of Maribor, Maribor, Slovenia *
Tatjana Unuk ; Faculty of Agriculture and Life Sciences, University of Maribor, Maribor, Slovenia
Nina Tojnko ; Faculty of Agriculture and Life Sciences, University of Maribor, Maribor, Slovenia
Simon Kolmanič ; Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, University of Maribor, Maribor, Slovenia

* Corresponding author.

Abstract

Prikazan je postupak ranog predviđanja prinosa jabuka u slovenskim voćnjacima uz pomoć moderne aplikacije koja radi u Android okruženju i koristi brzu 5G prijenosnu mrežu. Za prepoznavanje plodova na slikama sorte ‚Golden delicious‘ koristili smo YOLO mrežu prethodnog učenja koja se temelji na konvolucijskim neuronskim mrežama i regresijskim tehnikama za određivanje položaja jabuka na slici. Za modeliranje prinosa ploda koristi se specifična krivulja rasta prilagođena sorti. koja omogućuje predviđanje mase ploda iz trenutnog i očekivanog promjera ploda te omjera promjera i mase. Postupak je testiran na nizu slika snimljenih u šest godina starom voćnjaku ‚Golden delicious‘ otkrivajući 71,64 % točnost u brojanju plodova, 91,73 % točnost u izračunavanju promjera i 72,65 % točnost u predviđanju prinosa. Već prvim testovima pokazali smo da je automatizirana metoda za prognozu prinosa izvrstan alat za točnu procjenu prinosa pojedine parcele pa ćemo je i u budućnosti nadograđivati.

Keywords

jabuka; model; debljina; prognoza

Hrčak ID:

321685

URI

https://hrcak.srce.hr/321685

Publication date:

14.10.2024.

Article data in other languages: english

Visits: 132 *