基于计算机视觉系统实时监控沟沟质量以提升播种效率
计算机视觉与模式识别
2025-04-29 v1
摘要
播种效率受到残渣积累、土壤温度低、毛刺钉扎（作物残渣被沟盖具推入沟内）等挑战的制约，这些因素会阻碍沟沟的最佳形成。行拨器用于缓解此类问题，但缺乏定量评估沟沟清洁度的方法。本研究开发了一种基于计算机视觉的方法来评估行拨器性能。将多个播种机配备视频采集系统，以捕获行拨器作业后沟沟的条件，从而实现对各行拨器性能的有效比较。所采集的数据用于开发分割模型，对 soil、straw 和 machinery 等关键要素进行分析。利用分割模型的结果，开发了一种客观的方法来量化行拨器性能。结果表明，这种方法有潜力改进行拨器的选择，并在精密农业中提高播种效率。
引用
@article{arxiv.2504.19334,
title = {Enhancing seeding efficiency using a computer vision system to monitor furrow quality in real-time},
author = {Sidharth Rai and Aryan Dalal and Riley Slichter and Ajay Sharda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19334},
year = {2025}
}