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UAV imagery coupled deep learning approach for the development of an adaptive in-house web-based application for yield estimation in citrus orchard

果园 产量(工程) 深度学习 估计 人工智能 计算机科学 机器学习 计算机视觉 工程类 系统工程 园艺 生物 材料科学 冶金
作者
A. Subeesh,Satya Prakash Kumar,Subir Kumar Chakbraborty,Konga Upendar,Narendra Singh Chandel,Dilip Jat,Kumkum Dubey,Rajesh U. Modi,Muhammad Hamayoon Khan
出处
期刊:Measurement [Elsevier BV]
卷期号:: 114786-114786 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.measurement.2024.114786
摘要

Orchard yield estimation enables a farmer to make informed decisions. The limitations of visual inspection-based yield estimation approaches can be effectively addressed by the intervention of unmanned aerial vehicles (UAVs) and advanced image processing using deep learning algorithms. This study proposes a novel methodology combining a deep learning-driven UAV imagery and an in-house web-based application, "DeepYield"; to measure yield in a citrus fruit orchard. The state-of-the-art deep learning object detection models SSD, Faster RCNN, YOLOv4, YOLOv5 and YOLOv7 were evaluated for detecting "harvest-ready" and "unripe" citrus fruits from the tree images. Fruit size estimation was carried out using traditional as well as deep learning-based image segmentation models. YOLOv7 outperformed other models with a mAP, Precision, Recall, and F1-Score of 86.48, 88.54, 83.66 and 86.03%, respectively. The developed solution was integrated into a web-based application as 'DeepYield' to enhance users' convenience and equip them with an automated yield estimation solution.
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