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https://doi.org/10.48441/4427.3090
| Verlagslink: | https://gil-net.de/Publikationen/GIL25_Proceedings_final_01.pdf | Verlagslink DOI: | 10.18420/giljt2025_38 | Titel: | First results of combining RGB segments and multi-spectral pixel classes for strawberry ripeness detection | Sprache: | Englisch | Autorenschaft: | Meyer, Philipp Lange, Timo Trost, Matthis Tiedemann, Tim |
Herausgeber*In: | Dörr, J. Steckel, T. Prankl, H. Kruder-Motsch, V. Bosse, S. Riegler-Nurscher, P. Floto, H. |
Herausgeber: | Gesellschaft für Informatik e.V. | Schlagwörter: | strawberry harvesting; autonomous robot; multi-spectral imaging; machine learning | Erscheinungsdatum: | 4-Feb-2025 | Teil der Schriftenreihe: | Lecture Notes in Informatics (LNI)-Proceedings | Bandangabe: | P-385 | Zeitschrift oder Schriftenreihe: | Lecture Notes in Informatics (LNI)-Proceedings | Anfangsseite: | 333 | Endseite: | 338 | Projekt: | Robotik in der Landwirtschaft | Konferenz: | 45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst-und Ernährungswirtschaft | Zusammenfassung: | Autonomous harvesting of strawberries is dependent on the detection of fruits and their ripeness. For harvesting in commercial fields, at least unripe, ripe, and overripe fruits must be distinguishable. In this paper, we employ visual image-wise segmentation with multi-spectral pixel-wise ripeness classification on real field recordings. Our results show the feasibility and potential of this combination. Furthermore, we identify problematic parts and necessary improvements. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/18604 | DOI: | 10.48441/4427.3090 | ISBN: | 978-3-88579-802-6 | ISSN: | 1617-5468 | Begutachtungsstatus: | Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review) | Einrichtung: | Fakultät Informatik und Digitale Gesellschaft | Dokumenttyp: | Konferenzveröffentlichung | Sponsor / Fördernde Einrichtung: | Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft |
| Enthalten in den Sammlungen: | Publications with full text |
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