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Augmented reality systems for weed economic thresholds applications

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Augmented reality systems for weed economic thresholds applications

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Título Augmented reality systems for weed economic thresholds applications
Outro título Tecnologia de realidade ampliada para utilização com os níveis de dano econômico de plantas daninhas
Autor Vidal, Niccholas Rodriguez
Vidal, Ribas Antonio
Resumo A tecnologia de realidade aumentada (AR) tem aplicações em vários e diversos campos, como aeronáutica, turismo, medicina e educação. Nesta revisão, é resumido o estado atual da AR e propõe-se uma nova aplicação dela na ciência das plantas daninhas. Os elementos básicos para a implementação de algoritmos de AR já estão disponíveis para desenvolvimento de aplicações na área de níveis de dano econômico de plantas daninhas. Estes incluem algoritmos de reconhecimento de imagem, para identificar e quantificar as infestantes por espécie; e software, para a seleção de herbicidas com base na densidade de plantas daninhas. Da mesma forma, todo o hardware necessário para aplicação da AR nessa área da ciência das plantas daninhas está disponível a um preço acessível ao usuário. Assim, sugere-se que a ciência das plantas daninhas possa assumir um papel preponderante na integração dos sistemas de AR aos softwares de níveis de dano econômico de plantas daninhas nas culturas. Com isso, seria possível proporcionar melhor utilização da informática para apoio nas decisões de controle de plantas daninhas baseadas na ciência.
Abstract The augmented reality (AR) technology has applications in many fields as diverse as aeronautics, tourism, medicine, and education. In this review are summarized the current status of AR and it is proposed a new application of it in weed science. The basic algorithmic elements for AR implementation are already available to develop applications in the area of weed economic thresholds. These include algorithms for image recognition to identify and quantify weeds by species and software for herbicide selection based on weed density. Likewise, all hardware necessary for AR implementation in weed science are available at an affordable price for the user. Thus, the authors propose weed science can take a leading role integrating AR systems into weed economic thresholds software, thus, providing better opportunities for science and computer-based weed control decisions.
Contido em Planta daninha. Viçosa, MG. Vol. 28, n.2 (abr./jun. 2010), p. 449-454
Assunto Erva daninha
[en] Augmented reality
[en] Image recognition
[en] Neural algorithms
[en] Software
[en] Weed economic thresholds
Origem Nacional
Tipo Artigo de periódico
URI http://hdl.handle.net/10183/77913
Arquivos Descrição Formato
000837811.pdf (561.7Kb) Texto completo (inglês) Adobe PDF Visualizar/abrir

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