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Interprétation automatique dimages de végétaux pour le diagnostic précoce de pathologies HUDELOT Céline, Monique THONNAT Inria Sophia Antipolis Equipe.

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1 Interprétation automatique dimages de végétaux pour le diagnostic précoce de pathologies HUDELOT Céline, Monique THONNAT Inria Sophia Antipolis Equipe ORION BOISSARD Paul, PYRRHA Pierre, PEREZ Guy et BEAREZ Philippe URIH

2 Objectifs biologiques zDétection précoce de pathologies végétales, en particulier des rosiers de serre z Reconnaissance automatique et quantification précise de linfection zA plus long terme, intégration dans un système de Protection Intégrée des Cultures (PIC) dans le but de réduire lutilisation de pesticides. zComment? y Par l'Interprétation Automatique dImages dorganes de plantes à laide de techniques dintelligence artificielle et de vision par ordinateur

3 Un problème multidisciplinaire zBesoin de la connaissance: ySur le domaine dapplication: connaissance biologique xDescription des pathologies + caractères discriminants ySur le Traitement dImages (TI): x segmentation des différents objets et extraction de l information ySur la mise en correspondance entre linformation numérique (Issue du TI) et la connaissance sémantique (biologique)

4 Système proposé zCoopération de 3 Systèmes à Base de Connaissance (SBC): ySBC d'Interprétation dédié à la connaissance du domaine dapplication (connaissance biologique) ySBC de management de données: xPassage numérique symbolique, raisonnement spatial ySBC de pilotage de programmes de Traitement d Images: x planification, exécution, validation et réparation des programmes

5 Système proposé Connaissance intermédiaire: entre image et domaine Base de connaissances sur les concepts visuels et les données Moteur de management de données Connaissance haut niveau: du domaine Base de connaissances sur le domaine d application Moteur d Interprétation SBC de pilotage de programmes de TI Bibliothèque de programmes de TI Base de connaissances sur lutilisation des programmes Moteur de pilotage Acquisition de la connaissance avec des concepts visuels Image courante Interprétation Hypothèses Requête TI Données numériques Description symbolique de la scène

6 SBC de Pilotage de Programmes SBC Interpretation Feuille Saine Non Saine Insectes Virus Fongique Pucerons Pénicillium Oidium Précoce Virulent Aleurodes Tissu Veine rouge vert Sous partie Sous classe Acariens Hypotheses sur un objet SBC de Management de Données Requête TI Segmentation grande region claire Contraste fond = important Contraintes:... Aleurodes: Sous classe de Insectes Compose de Corps: a pour forme={surface} Corps.taille = {grande} Corps.elongation={important} a pour couleur={blanc} Compose de antennes … Peut avoir des œufs a proximité + paramètres descriptifs Données numériques Interpretation Aleurodes et ses oeufs Description symbolique

7 Genericite de lapplication: des formes complexes, diverses et variées


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