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Abstract
Lo studio del fenotipo delle piante svolge nella selezione varietale un ruolo cruciale per produrre varietà adatte a ambienti con risorse limitate e per sviluppare un'agricoltura a basso impatto. Tuttavia, l'analisi delle caratteristiche del fenotipo richiede molto tempo e risulta tediosa. Per questo motivo, in questa tesi presenteremo un metodo di estrazione e analisi automatizzata del sistema radicale, una delle caratteristiche del fenotipo, delle piante di orzo a diversi stadi di crescita. Il metodo proposto in questa tesi combina l'uso di una rete neurale profonda con tecniche classiche di visione artificiale per produrre una segmentazione delle radici, seguita dall'analisi dello scheletro per ricostruire il sistema radicale di ciascuna pianta. Il contributo originale della tesi è un metodo di primo ritaglio e ridimensionamento delle immagini e un algoritmo di ricostruzione del sistema radicale. Il prototipo realizzato offre risultati incoraggianti, sebbene sia più adeguato come uno strumento per effettuare stime preliminari che come strumento di analisi di precisione.
Abstract
Lo studio del fenotipo delle piante svolge nella selezione varietale un ruolo cruciale per produrre varietà adatte a ambienti con risorse limitate e per sviluppare un'agricoltura a basso impatto. Tuttavia, l'analisi delle caratteristiche del fenotipo richiede molto tempo e risulta tediosa. Per questo motivo, in questa tesi presenteremo un metodo di estrazione e analisi automatizzata del sistema radicale, una delle caratteristiche del fenotipo, delle piante di orzo a diversi stadi di crescita. Il metodo proposto in questa tesi combina l'uso di una rete neurale profonda con tecniche classiche di visione artificiale per produrre una segmentazione delle radici, seguita dall'analisi dello scheletro per ricostruire il sistema radicale di ciascuna pianta. Il contributo originale della tesi è un metodo di primo ritaglio e ridimensionamento delle immagini e un algoritmo di ricostruzione del sistema radicale. Il prototipo realizzato offre risultati incoraggianti, sebbene sia più adeguato come uno strumento per effettuare stime preliminari che come strumento di analisi di precisione.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Brasini, Alessandro
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
visione artificiale,segmentazione,apparato radicale,scheletonizzazione,esplorazione grafo,RSML
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Brasini, Alessandro
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
visione artificiale,segmentazione,apparato radicale,scheletonizzazione,esplorazione grafo,RSML
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2023
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