Augmented reality systems for weed economic thresholds applications

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 algori...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Vidal, Niccholas Rodriguez, Vidal, Ribas Antonio
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2010
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Repositório Institucional da UFRGS
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/77913
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/77913
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Erva daninha
Augmented reality
Weed economic thresholds
Software
Neural algorithms
Image recognition
Descripción
Sumario: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.