公开(公告)号：EP3038054B1

公开(公告)日：2020-02-19

申请号：EP15196200.8

申请日：2015-11-25

申请人： Deere & Company ,  Carnegie Mellon University

发明人： Herman, Herman ,  Vallespi, Carlos ,  Dima, Cristian ,  Phelan, James J ,  Bruns, Aaron J ,  Sierra, Victor S ,  Wellington, Carl ,  Hageman, John ,  Boesch, Hanke ,  Male, Cason ,  Campoy, Joan ,  Pezzementi, Zach

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  A01D41/127

公开(公告)号：EP3038054A3

公开(公告)日：2016-07-20

申请号：EP15196200.8

申请日：2015-11-25

申请人： Deere & Company ,  Carnegie Mellon University

发明人： Herman, Herman ,  Vallespi, Carlos ,  Dima, Cristian ,  Phelan, James J ,  Bruns, Aaron J ,  Sierra, Victor S ,  Wellington, Carl ,  Hageman, John ,  Boesch, Hanke ,  Male, Cason ,  Campoy, Joan ,  Pezzementi, Zach

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06K9/00

摘要： A method and non-transitory computer-readable medium capture an image of bulk grain and apply a feature extractor to the image to determine a feature of the bulk grain in the image. For each of a plurality of different sampling locations in the image, based upon the feature of the bulk grain at the sampling location, a determination is made regarding a classification score for the presence of a classification of material at the sampling location. A quality of the bulk grain of the image is determined based upon an aggregation of the classification scores for the presence of the classification of material at the sampling locations.

摘要翻译： 一种方法和非临时性计算机可读介质捕获散装颗粒的图像并将特征提取器应用于图像以确定图像中散装颗粒的特征。 对于图像中的多个不同采样位置中的每一个，基于采样位置处的散装颗粒的特征，针对在采样位置存在材料分类的分类分数进行确定。 图像的散装颗粒的质量基于在采样位置存在材料分类的分类评分的集合来确定。

公开(公告)号：EP3038054A2

公开(公告)日：2016-06-29

申请号：EP15196200.8

申请日：2015-11-25

申请人： Deere & Company ,  Carnegie Mellon University

发明人： Herman, Herman ,  Vallespi, Carlos ,  Dima, Cristian ,  Phelan, James J ,  Bruns, Aaron J ,  Sierra, Victor S ,  Wellington, Carl ,  Hageman, John ,  Boesch, Hanke ,  Male, Cason ,  Campoy, Joan ,  Pezzementi, Zach

IPC分类号： G06T7/00

摘要： A method and non-transitory computer-readable medium capture an image of bulk grain and apply a feature extractor to the image to determine a feature of the bulk grain in the image. For each of a plurality of different sampling locations in the image, based upon the feature of the bulk grain at the sampling location, a determination is made regarding a classification score for the presence of a classification of material at the sampling location. A quality of the bulk grain of the image is determined based upon an aggregation of the classification scores for the presence of the classification of material at the sampling locations.

摘要翻译： 一种方法和非暂时的计算机可读介质捕获散粒的图像并将特征提取器应用于图像以确定图像中的大块颗粒的特征。 对于图像中的多个不同采样位置中的每一个，基于采样位置处的散粒的特征，确定在采样位置处材料分类的存在的分类分数。 基于在采样位置处的材料分类的存在的分类分数的聚合来确定图像的散粒的质量。