Analysis of images of a plant obtained from a camera of an automated care system to visually assess the change in its state over time

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A method is proposed for analyzing plant images obtained from a single camera to determine the crown of a plant and detect its individual color shades. The possibility of visual assessment of the state of plants is considered. A description is given of the experimental installation for automated plant care, with the help of which the analyzed data were collected.

About the authors

Alexandr Vladimirovich Smirnov

Ailamazyan Program Systems Institute of RAS

Author for correspondence.
Email: asmirnov_1991@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7104-1462

Egor Sergeevich Ivanov

Ailamazyan Program Systems Institute of RAS

Email: egor.s.ivanov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5593-4404

References

  1. S.D. Gupta, Y. Ibaraki. “Image analysis for plants: Basic procedures and techniques”, Plant Image Analysis: Fundamentals and Applications, CRC Press, Boca Raton, 2014, ISBN 9780429072345.
  2. А.Г. Зотин, Е.Ю. Золотарева. «Application of multispectral segmentation for the green vegetation status analysis based on video», Программные продукты и системы, 2011, №4 (in Russian).
  3. М.Я. Брагинский, Д.В. Тараканов. «Estimation of plants health using convolutional neural networks», Вестник кибернетики, 2021 10.34822/1999-7604-2021-1-41-50, №1(41), с. 41–50 (in Russian).
  4. J. Huixian. “The analysis of plants image recognition based on deep learning and artificial neural network”, IEEE Access, 8 (2020), pp. 68828–68841.
  5. F. Vasseur, J. Bresson, G. Wang, R. Schwab, D. Weigel. “Image-based methods for phenotyping growth dynamics and fitness components in ”, Plant Methods, 14 (2018), 63, 11 pp.
  6. N. Otsu. “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9:1 (1979), pp. 62–66.
  7. P. Jaccard. “Distribution de la flore alpine dans le Bassin des Dranses et dans quelques regions voisines”, Bull. Soc. Vaudoise Sci. Nat., 37:140 (1901), pp. 241–272.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».