利用航空影像与深度学习进行场景与环境监测
计算机视觉与模式识别
2019-06-10 v1
摘要
无人机（UAV）是一项用于智慧农业相关应用的有前景的技术。利用 UAV 对农业农场进行航空监测，可实现有关作物监测的关键决策。深度学习技术的进展进一步提升了基于航空影像分析的精度与可靠性。在 UAV 上搭载各类传感器（RGB、光谱相机）的能力，使得植被分类与分割、作物计数、产量监测与预测、作物制图、杂草检测、病害与养分缺乏检测等远程作物分析应用成为可能。文献中发现大量探索 UAV 用于智慧农业应用的研究。本文综述了将深度学习应用于 UAV 影像以进行智慧农业的研究。基于应用，我们将这些研究分为五大类：植被识别、分类与分割，作物计数与产量预测，作物制图，杂草检测，以及作物病害与养分缺乏检测。对每项研究提供了深入的批判性分析。
引用
@article{arxiv.1906.02809,
title = {Scene and Environment Monitoring Using Aerial Imagery and Deep Learning},
author = {Mahdi Maktabdar Oghaz and Manzoor Razaak and Hamideh Kerdegari and Vasileios Argyriou and Paolo Remagnino},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.02809},
year = {2019}
}
备注
8