RU2022102878A - METHOD FOR CREATING APPLICATION MAP FOR FIELD TREATMENT WITH AGRICULTURAL EQUIPMENT - Google Patents

METHOD FOR CREATING APPLICATION MAP FOR FIELD TREATMENT WITH AGRICULTURAL EQUIPMENT Download PDF

Info

Publication number
RU2022102878A
RU2022102878A RU2022102878A RU2022102878A RU2022102878A RU 2022102878 A RU2022102878 A RU 2022102878A RU 2022102878 A RU2022102878 A RU 2022102878A RU 2022102878 A RU2022102878 A RU 2022102878A RU 2022102878 A RU2022102878 A RU 2022102878A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
map
field
data
control
agricultural equipment
Prior art date
Application number
RU2022102878A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
АНЬЕЗЕ Маурисиу ЛОПИС
Марек Пётр ШИКОРА
Умит Баран ИЛЬБАШИ
Хольгер ХОФФМАНН
Томас РОММЕЛЬ
Мирвайс ВАХАБЗАДА
Зандра ЗЕЛИНГЕР
Original Assignee
Басф Агро Трейдмаркс Гмбх
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Басф Агро Трейдмаркс Гмбх filed Critical Басф Агро Трейдмаркс Гмбх
Publication of RU2022102878A publication Critical patent/RU2022102878A/en

Links

Claims (23)

1. Способ создания карты (20) внесения для обработки поля сельскохозяйственным оборудованием, который включает в себя следующие шаги:1. A method for creating an application map (20) for processing a field with agricultural equipment, which includes the following steps: предоставление (S10) карты (10) поля подлежащего обработке поля;providing (S10) a map (10) of the field of the field to be processed; определение (S20) на карте (10) поля участков с поражением сорняками и/или вредителями посредством применения алгоритма классификации изображений; создание (S30) карты (20) внесения, указывающей участки, предназначенные для обработки поля сельскохозяйственным оборудованием, причем карта (20) внесения основана на определенных участках, пораженных сорняками и/или вредителями; и причемdetermining (S20) on the map (10) a field of areas affected by weeds and/or pests by applying an image classification algorithm; generating (S30) an application map (20) indicating areas to be treated with agricultural equipment, the application map (20) being based on certain weed and/or pest infested areas; and moreover способ дополнительно включает в себя шаг предоставления граничных данных в отношении поля.the method further includes the step of providing boundary data with respect to the field. 2. Способ по п. 1, причем способ дополнительно включает в себя шаг создания (S40) управляющих данных и/или карты (30) управления, выполненных с возможностью применения для управления сельскохозяйственным оборудованием, причем сельскохозяйственное оборудование предпочтительно представляет собой опрыскивающую машину или механическое/электрическое устройство для борьбы с сорняками.2. The method of claim 1, wherein the method further includes the step of generating (S40) control data and/or a control map (30) capable of being used to control agricultural equipment, the agricultural equipment being preferably a spraying machine or a mechanical/ electric weed control device. 3. Способ по п. 1 или 2, причем карта (10) поля создается на основе по меньшей мере одного изображения поля, причем карта (10) поля предпочтительно основана на нескольких изображениях поля и/или частей поля, причем несколько изображений предпочтительно сшиваются вместе для получения карты (10) поля.3. The method according to claim 1 or 2, wherein the field map (10) is generated based on at least one field image, the field map (10) being preferably based on several field images and/or parts of the field, the several images being preferably stitched together to get a map (10) of the field. 4. Способ по п. 3, причем по меньшей мере одно изображение или несколько изображений обеспечиваются с помощью по меньшей мере одного устройства для сбора изображений, причем устройство для сбора изображений предпочтительно представляет собой устройство в виде летательного аппарата, и наиболее предпочтительно дрон.4. The method of claim 3, wherein at least one image or multiple images are provided by at least one image acquisition device, the image acquisition device being preferably an aircraft device, and most preferably a drone. 5. Способ по п. 4, причем способ дополнительно включает в себя шаг создания данных маршрута сбора изображений по меньшей мере для одного устройства для сбора изображений, причем данные маршрута сбора изображений предпочтительно включают в себя данные в отношении местоположений маршрута, меток положений, высоты полета, зон приземлений и/или местоположений изображений.5. The method of claim 4, wherein the method further includes the step of generating image acquisition path data for at least one image acquisition device, wherein the image collection path data preferably includes data regarding route locations, position labels, flight altitude. , touchdown areas and/or image locations. 6. Способ по п. 4 или п5, причем устройство для сбора изображений содержит интерфейс передачи данных, выполненный с возможностью прямой или косвенной отправки собранных изображений на компьютерное устройство, причем компьютерное устройство предпочтительно выполнено с возможностью выполнения алгоритма классификации изображений и создания карты (20) внесения.6. The method according to claim 4 or claim 5, wherein the image acquisition device comprises a data interface configured to directly or indirectly send the collected images to a computer device, the computer device preferably being configured to execute an image classification algorithm and create a map (20) making. 7. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем карта (20) внесения разделена на ячейки, предпочтительно на ячейки в виде многоугольников, и причем для каждой ячейки предпочтительно предоставляется значение поражения сорняками и/или вредителями, причем значение поражения сорняками и/или вредителями предпочтительно предоставляется в виде процентного значения.7. The method according to one of the preceding claims, wherein the application map (20) is divided into cells, preferably into cells in the form of polygons, and wherein for each cell a weed and/or pest infestation value is preferably provided, with weed and/or pest infestation being preferred provided as a percentage. 8. Способ по п. 7, причем управляющие данные и/или карта (30) управления разделена на ячейки, соответствующие ячейкам карты (20) внесения, и причем при создании управляющих данных и/или карты (30) управления применяется пороговое значение для каждой ячейки, так, что ячейки, которые имеют поражение сорняками и/или вредителями выше порогового значения, обрабатываются сельскохозяйственным оборудованием.8. The method according to claim 7, wherein the control data and/or control map (30) is divided into cells corresponding to the cells of the application map (20), and when creating the control data and/or control map (30) a threshold value is applied for each cells, so that cells that have weed and/or pest infestation above a threshold value are treated with agricultural equipment. 9. Способ по п. 8, причем при создании управляющих данных и/или карты (30) управления также сельскохозяйственным оборудованием обрабатываются ячейки, находящиеся по соседству от ячейки, которая имеет поражение сорняками и/или вредителями выше порогового значения.9. The method according to claim 8, wherein when generating the control data and/or the control map (30), the cells adjacent to the cell that has a weed and/or pest infestation above a threshold value are also processed by the agricultural equipment. 10. Способ по одному из пп. 7-9, причем управляющие данные и/или карта (30) управления включают в себя соответствующие данные в отношении нормы внесения и/или данные о рекомендуемых гербицидах и/или инсектицидах.10. The method according to one of paragraphs. 7-9, wherein the control data and/or control map (30) includes relevant application rate data and/or recommended herbicides and/or insecticides data. 11. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем алгоритм классификации изображений основан на результатах алгоритма машинного обучения.11. A method according to one of the preceding claims, wherein the image classification algorithm is based on the results of a machine learning algorithm. 12. Применение карты (10) поля в способе по одному из пп. 1-11 для определения на карте (10) поля участков с поражением сорняками и/или вредителями посредством применения алгоритма классификации изображений.12. Application of the field map (10) in the method according to one of paragraphs. 1-11 to determine on the map (10) a field of areas with weeds and/or pests by applying an image classification algorithm. 13. Применение карты (20) внесения в способе по одному из пп. 1-11 для создания управляющих данных и/или карты (30) управления, выполненных с возможностью применения для управления сельскохозяйственным оборудованием, причем сельскохозяйственное оборудование предпочтительно представляет собой опрыскивающую машину или механическое/электрическое устройство для борьбы с сорняками.13. Application of the application card (20) in the method according to one of paragraphs. 1-11 to create control data and/or a control map (30) capable of being used to control agricultural equipment, the agricultural equipment being preferably a spraying machine or a mechanical/electrical weed control device. 14. Применение данных маршрута сбора изображений в способе по одному из пп. 1-11, причем данные маршрута сбора изображений включают в себя данные в отношении местоположений маршрута, меток положений, высоты полета, зон приземлений и/или местоположений изображений.14. The use of data collection route images in the method according to one of paragraphs. 1-11, wherein the image acquisition path data includes data regarding route locations, position marks, flight altitude, touchdown zones, and/or image locations. 15. Сельскохозяйственное оборудование, выполненное с возможностью управления с помощью управляющих данных и/или карты (30) управления, обеспеченных посредством способа по одному из пп. 1-11.15. Agricultural equipment, configured to be controlled using control data and/or control card (30) provided by the method according to one of paragraphs. 1-11. 16. Система для создания карты (20) внесения для обработки поля сельскохозяйственным оборудованием, которая содержит:16. A system for creating an application map (20) for processing a field with agricultural equipment, which contains: по меньшей мере один блок обработки данных, выполненный с возможностью создания и предоставления карты (10) поля подлежащего обработке поля;at least one data processing unit configured to create and provide a field map (10) of the field to be processed; по меньшей мере один блок обработки данных, выполненный с возможностью определения на карте (10) поля участков с поражением сорняками и/или вредителями посредством применения алгоритма классификации изображений;at least one data processing unit configured to determine on the map (10) a field of areas affected by weeds and/or pests by applying an image classification algorithm; по меньшей мере один блок обработки данных, выполненный с возможностью создания и предоставления карты (20) внесения, указывающей участки, предназначенные для обработки поля сельскохозяйственным оборудованием, причем карта (20) внесения основана на определенных участках, пораженных сорняками и/или вредителями.at least one data processing unit configured to create and provide an application map (20) indicating areas intended for processing the field with agricultural equipment, and the application map (20) is based on certain areas affected by weeds and/or pests. 17. Элемент компьютерной программы, который при его выполнении процессором, выполнен с возможностью осуществления способа по одному из пп. 1-11.17. An element of a computer program, which, when executed by the processor, is configured to implement the method according to one of paragraphs. 1-11.
RU2022102878A 2019-07-15 2020-07-13 METHOD FOR CREATING APPLICATION MAP FOR FIELD TREATMENT WITH AGRICULTURAL EQUIPMENT RU2022102878A (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19186343.0 2019-07-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2022102878A true RU2022102878A (en) 2023-08-16

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. Identification of fruit tree pests with deep learning on embedded drone to achieve accurate pesticide spraying
Jiménez-Brenes et al. Automatic UAV-based detection of Cynodon dactylon for site-specific vineyard management
BR112020008192B1 (en) APPARATUS AND METHOD FOR PLANT MANAGEMENT
US11137775B2 (en) Unmanned aerial vehicle
Roure et al. GRAPE: ground robot for vineyard monitoring and protection
BR112019003692B1 (en) METHOD AND SYSTEM FOR THE CONTROL OF HARMFUL ORGANISM
Zhang et al. Review of current robotic approaches for precision weed management
Chazette et al. Basic algorithms for bee hive monitoring and laser-based mite control
CN113613493A (en) Targeted weed control using chemical and mechanical means
CN114206110A (en) Method for generating an application map for processing a field with agricultural equipment
De Castro et al. Mapping Cynodon dactylon in vineyards using UAV images for site-specific weed control
Miao et al. Efficient tomato harvesting robot based on image processing and deep learning
US20230217914A1 (en) Methods and algorithms for optimizing application of residue limited crop protection products using variable-rate application
Giri et al. Role of artificial intelligence in advancement of agriculture
RU2022102878A (en) METHOD FOR CREATING APPLICATION MAP FOR FIELD TREATMENT WITH AGRICULTURAL EQUIPMENT
CN111818796B (en) Device for spray management
Christensen et al. Sensing for weed detection
Oberti et al. Robotic spraying for precision crop protection
de Ocampo et al. Integrated Weed Estimation and Pest Damage Detection in Solanum melongena Plantation via Aerial Vision-based Proximal Sensing.
Clay et al. Pest measurement and management
Iost Filho et al. How does the digital transformation of agriculture affect the implementation of Integrated Pest Management?
Di Martini et al. Machine learning applied to UAV imagery in precision agriculture and forest monitoring in brazililian savanah
Kisliuk et al. AI in current and future agriculture: an introductory overview
Sugiura et al. Real-Time 3D Tracking of Flying Moths Using Stereo Vision for Laser Pest Control
US10913533B2 (en) Remote control system, remote control method and program