Being a dense and complex task of precisely detecting the weeds in practical crop field environment, previous approaches lack in terms of speed of processing image frames with accuracy. Although much of the attention has been given to classify the plants diseases but detecting crop weed issue remained in limelight. Previous approaches report to use fast algorithms but inference time is not even closer to real time, making them impractical solutions to be used in uncontrolled conditions. Therefore, we propose a detection model for the complex rice weed detection task. Experimental results show that inference time in our approach is reduced with a significant margin in weed detection task, making it practically deployable application in real conditions. The samples are collected at two different growth stages of rice and annotated manually
This paper presents the design and implementation of a deep learning-based automated weed detector on onion fields. The system is based on a Convolutional Neural Network that specifically selects proposed regions. The detector initiates training with a dataset taken from agricultural onion fields, after which candidate regions with very high probability of suspicion are considered weeds. Non-maximum suppression helps preserving the less overlapped bounding boxes. The dataset collected from different onion farms is evaluated with the proposed classifier. Classification accuracy is about 99% for the dataset, indicating the proposed method's superior performance with regard to weed detection on the onion fields.
Kim, Dong-Wook;Kim, Yoonha;Kim, Kyung-Hwan;Kim, Hak-Jin;Chung, Yong Suk
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
/
v.64
no.2
/
pp.159-164
/
2019
Weed control is a crucial practice not only in organic farming, but also in modern agriculture because it can lead to loss in crop yield. In general, weed is distributed in patches heterogeneously in the field. These patches vary in size, shape, and density. Thus, it would be efficient if chemicals are sprayed on these patches rather than spraying uniformly in the field, which can pollute the environment and be cost prohibitive. In this sense, weed detection could be beneficial for sustainable agriculture. Studies have been conducted to detect weed patches in the field using remote sensing technologies, which can be classified into a method using image segmentation based on morphology and a method with vegetative indices based on the wavelength of light. In this study, the latter methodology has been used to detect the weed patches. As a result, it was found that the vegetative indices were easier to operate as it did not need any sophisticated algorithm for differentiating weeds from crop and soil as compared to the former method. Consequently, we demonstrated that the current method of using vegetative index is accurate enough to detect weed patches, and will be useful for farmers to control weeds with minimal use of chemicals and in a more precise manner.
This study was carried out to investigate the agronomic traits, comparison of weed characteristics and possibility of gene flow in 'vitamin A enforced GM rice' and the donor plant, 'Nagdong'. The GM rice was not significantly different agronomic traits compared to the donor plant, Nagdong. Weed population changes were investigated in the cultivation of the GM rice and the donor plant, Nagdong. Dominant weed species and their dry matter did not show the difference between GM rice and the donor plant, Nagdong in macro-GM crop field. Dominant weed species with the GM rice and the donor plant, Nagdong were Monochoria vaginalis, followed by Eleocharis kuroguwai, Echinochloa crus-galli and Lindernia procumbens. The detection of gene from the GM rice was done using PCR, gene flow can't be detected by weed species. Results of this study on the agronomic traits, weed characteristics and possibility of gene flow has elucidated that GM rice might not be different from the donor plant, Nagdong.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
/
2000.11b
/
pp.270-278
/
2000
A machine vision system using charge coupled device(CCD) camera for the weed detection in a radish farm was developed. Shape features were analyzed with the binary images obtained from color images of radish and weeds. Aspect, Elongation and PTB were selected as significant variables for discriminant models using the STEPDISC option. The selected variables were used in the DISCRIM procedure to compute a discriminant function for classifying images into one of the two classes. Using discriminant analysis, the successful recognition rate was 92% for radish and 98% for weeds. To recognize radish and weeds more effectively than the discriminant analysis, an artificial neural network(ANN) was used. The developed ANN model distinguished the radish from the weeds with 100%. The performance of ANNs was improved to prevent overfitting and to generalize well using a regularization method. The successful recognition rate in the farms was 93.3% for radish and 93.8% for weeds. As a whole, the machine vision system using CCD camera with the artificial neural network was useful to detect weeds in the radish farms.
Application of herbicide for rice cropping is inevitable but notorious for its side effect of environmental pollution. Precision fanning will be one of important tools for the least input and sustainable fanning and could be achieved by implementation of the variable rating technology. If a device to detect weeds in rice field is available, herbicide could be applied only to the places where it is needed by the manner of the variable rating technology. The study was carried out to develop an algorithm of image processing to detect weeds in rice field using a machine vision system of multi-spectral digital images. A series of multi-spectral rice field picture of 560, 680 and 800 nm of center wavelengths were acquired from the 27th day to the 39th day after transplanting in the ineffective tillering stage of a rice growing period. A discrimination model to distinguish pixels of weeds from those of rice plant and weed image was developed. The model was proved as having accuracies of 83.6% and 58.9% for identifying the rice plant and the weed, respectively. The model was used in the algorithm to differentiate weed images from mingled images of rice plant and weed in a frame of rice field picture. The developed algorithm was tested with the acquired rice field pictures and resulted that 82.7%, 11.9% and 5.4% of weeds in the pictures were noted as the correctly detected, the undetected and the misclassified as rice, respectively, and 81.9% and 18.0% of rice plants in the pictures were marked as the correctly detected and the misclassified as weed, respectively.
Several researches for site-specific weed control have tried to increase accuracy of weed detection with machine vision technique. However, there is a problem which needs substantial time to perform site-specific spraying. Therefore, new technology for real-time precision spraying system is needed. This research was executed to develope the new technology to estimate weed density and size in real time, and to conduct a real-time site-specific spraying. It would effectively reduce herbicide amounts applied for a crop field. The real-time precision spraying system consisted of a Differential Global Positioning System (DGPS) with an error of 2 cm, a machine vision system, a geomagnetic sensor for correction of view point of CCD camera and an automatic sprayer with separately controlled nozzle. The weed density was calculated with comparison between position information and a pre-designed electronic map. The position information was obtained in real time using the DGPS and the machine vision. The electronic map contained a position database of crops automatically constructed when seeding. The developed system was tested on an experimental field of Seoul National University. Success rate of the spraying was about 61%.
Nattanong Bupi;Thuy Thi Bich Vo;Muhammad Amir Qureshi;Marjia Tabassum;Hyo-jin Im;Young-Jae Chung;Jae-Gee Ryu;Chang-seok Kim;Sukchan Lee
The Plant Pathology Journal
/
v.40
no.3
/
pp.310-321
/
2024
Tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) and tomato spotted wilt virus (TSWV) are well-known examples of the begomovirus and orthotospovirus genera, respectively. These viruses cause significant economic damage to tomato crops worldwide. Weeds play an important role in the ongoing presence and spread of several plant viruses, such as TYLCV and TSWV, and are recognized as reservoirs for these infections. This work applies a comprehensive approach, encompassing field surveys and molecular techniques, to acquire an in-depth understanding of the interactions between viruses and their weed hosts. A total of 60 tomato samples exhibiting typical symptoms of TYLCV and TSWV were collected from a tomato greenhouse farm in Nonsan, South Korea. In addition, 130 samples of 16 different weed species in the immediate surroundings of the greenhouse were collected for viral detection. PCR and reverse transcription-PCR methodologies and specific primers for TYLCV and TSWV were used, which showed that 15 tomato samples were coinfected by both viruses. Interestingly, both viruses were also detected in perennial weeds, such as Rumex crispus, which highlights their function as viral reservoirs. Our study provides significant insights into the co-occurrence of TYLCV and TSWV in weed reservoirs, and their subsequent transmission under tomato greenhouse conditions. This project builds long-term strategies for integrated pest management to prevent and manage simultaneous virus outbreaks, known as twindemics, in agricultural systems.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
/
v.19
no.2
/
pp.73-81
/
2024
Recently, mobile manipulators have been utilized in agriculture industry for weed removal and harvest automation. This paper proposes a domain adaptive fruit detection method for harvest automation, by utilizing OWL-ViT model which is an open-vocabulary object detection model. The vision-language model can detect objects based on text prompt, and therefore, it can be extended to detect objects of undefined categories. In the development of deep learning models for real-world problems, constructing a large-scale labeled dataset is a time-consuming task and heavily relies on human effort. To reduce the labor-intensive workload, we utilized a large-scale public dataset as a source domain data and employed a domain adaptation method. Adversarial learning was conducted between a domain discriminator and feature extractor to reduce the gap between the distribution of feature vectors from the source domain and our target domain data. We collected a target domain dataset in a real-like environment and conducted experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. In experiments, the domain adaptation method improved the AP50 metric from 38.88% to 78.59% for detecting objects within the range of 2m, and we achieved 81.7% of manipulation success rate.
Song, Wan-Yeon;Steven W. Hutcheson;Efs;Norman W. Schaad
The Plant Pathology Journal
/
v.15
no.3
/
pp.137-143
/
1999
A novel chromosomal gene tagging technique using a specific fragment of the fatty acid desaturase-like open reading frame (des-like ORF) from the tox-argK gene cluster of Pseudomonas syringae pv. phaseolicola was developed to identify Xanthomonas spp.released into the environment as biocontrol agents. X. campestris pv. convolvuli FB-635, a pathogen of Convolvulus arvensis L., (bindweed), was chosen as the organism in which to develop and test the system. A 0.52 kb DES fragment amplified from P. syringae pv. phaseolicola C-199 was inserted into pGX15, a cosmid clone containing a 10.3 kb Eco RI-HindIII fragment derived from the xanthomonadin biosynthetic gene cluster contained in plasmid pIG102, to create a pigG::DES insertion. The 10.8 kb EcoRI-BamHI fragment carrying the pigG:: DES insertion was cloned into pLAFR3 to generate pLXP22. pLXP22 was then conjugated into X. campestris pv. convolvuli FB-635 and the pigG::DES insertion integrated into the bacterial chromosome by marker exchange. Rifampicin resistant, tetracycline sensitive, starch hydrolyzing, white colonies were used to differentiate the marked strain from yellow pigmented wild-type ones. PCR primers specific for the unique DES fragment were used for direct detection of the marked strain. Result showed the marked strain could be detected at very low levels even in the presence of high levels of other closely related or competitive bacteria. This PCR-based DES-tagging system provides a rapid and specific tool for directly monitoring the dispersal and persistence of Xanthomonas spp.released into the environment.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.