机器视觉未来在农业中的应用
为了更新系统的知识，执行一个聚类步骤，将功能集与当前形成知识模型的集群进行比较。如果形成的特征集是类的一部分，并且与该类明显相似，则可以更新相应的类。
如果功能集与现有类和集群不显著匹配，它可以形成一个新的集群，并随着时间的推移被引入类。
例如，类可以是苹果上的疾病类型，其集群由不同疾病的颜色和纹理特征信息组成，或者这些类可能是有缺陷和可销售的苹果，无论它们是生病还是损坏的。
聚类和分类算法都有学习规则，可以决定特征信息是否属于集群，或者集群的组合最能代表一个类。
提供跨类的加权响应，并决定在分类期间提供给分类器的特征信息是目标信息还是非目标信息特征数据通常在训练分类器后使用，以确定训练有素的模型对目标对象的识别效果。
在将目标有足够的知识编程到系统中后，可以进行对象识别，从而产生对应用程序满意的测试结果。
在确定目标信息后，可以确定其他指标，例如计算现场识别的目标对象数量。
与人类相比，机器视觉系统具有优越的决策潜力，因为它们能够在人类感官范围之外感知并存储和分析大量特征信息。
这一事实使机器视觉系统成为农业运营中具有吸引力的方法，通过目视检查手动收集的数据通常用于决策，更频繁和更广泛的视觉观察是可取的。
机器视觉系统通过在农场操作之前、期间或之后汇总、分析和报告相关目标信息来加强农场监控。整个农业生产系统都使用机器视觉系统，以帮助自动化任务和决策。
农业生产系统可以推广为七个顶级男性年龄主题，将特定的农场运营归类。
农业生产周期中的这七个管理主题可以定义为：种植或饲养牲畜的田地或设施和基础设施的准备配给保护。
监测该周期的投入和外部威胁，以帮助根据市场需求保持质量；种植或饲养牲畜，管理植物或动物通常脆弱的开始生长期；生产力，监测和优化植物或动物的整体产出和健康。
收获，生产力和保护满足了市场需求和选择对市场来说是可行的；加工，其中植物或动物被加工以适应存储、运输和出售给市场；以及它提供了监控这些操作的工具与管理层用于帮助优化生产的数据之间的联系。
其中监控工具在准备、种植或饲养、生产力、收获和加工操作期间监测和提取数据，以便为所有主题的保护行动提供信息。
为了提供最可行、可靠和可重复的机器视觉解决方案，需要对目标对象进行详细的不足及其功能随时间变化。
需要通过与农民、行业组织和行业服务提供商（如农学家和兽医）协商来了解农场运营，以确定生产周期中整合该系统的最合适点。
一般来说，当任务是尽量减少生产损失或提高效率时，从早期阶段就检测和跟踪目标对象是有益的，因为可以计划操作以最大限度地提高其有效性并最大限度地降低成本。
例如，从保护的角度来看，在杂草与周围作物产生竞争之前，应该清除杂草，并且需要额外的机械能量或化学应用来控制它们；或者应该及早发现疾病，这样治疗更有可能有效，并且可以最大限度地减少疾病的传播。
在监测期间，可以使用量化问题规模和发展速度的信息来确定适当的操作时间和方法。
机器视觉系统可以持续运行，以执行由于劳动力要求和疲劳或缺乏经验的人类检查员造成的不准确分析而无法完成的监控任务。
未来的机器视觉应用可能会扩展农业企业的附加任务，为扩张提供机会，并在支持服务业的发展和商业化过程中创造就业机会。许多现在能够执行的机器视觉系统以前从未被认为在经济上可以手动执行。
虽然机器视觉系统能够从图像信息分析中自动做出决策，但它们观察目标对象的视角可能不足以进行正确的分类。
在许多应用中，空中和地面机器人通常被称为无人驾驶飞行器和无人驾驶地面飞行器正在成为合适的飞行器，作为将机器视觉系统操纵到独特的地面和空中有利位置的身体，从图像中提取各种信息。新兴和未来的机器视觉系统有可能提高产品产量和质量、利润率、农民和消费者意识以及信心。
参考文献：
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