acariens

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Objectif dans le cadre de la Protection
Biologique Intégrée, aider aux prises de décision
précoces approche in situ (non invasive) pour
réduire lutilisation de pesticides.
BioSerre
acariens
insectes
Les conditions de température et dhumidité sont
très favorables au développement rapide des
Bioagresseurs On connaît mal linstant et la
localisation des premières attaques ou foyers
(insectes, acariens, champignons) On a besoin
didentifier et de dénombrer les populations pour
prendre rapidement les décisions
champignons
oïdium Photo Inra (Boissard)
aleurodes Photo Inra (Brun)
Botrytis Photo Inra
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BIOSERRE Réseau de capteurs in situ pour la
détection précoce des BIOagresseurs dans les
cultures sous SERRE

• Proposition Système de vidéo surveillance temps
  réel des plantes (acquisition, détection et
  tracking)
• Algorithmes de vision adaptatifs
• Utilisation de connaissance a priori
• Techniques dapprentissage

Une camera observant un piège à insectes dans la
serre
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Collaborations passées

• Action INRIA COLOR Horticol 2001 (INRA/URIH P.
  Boissard)
• Production respectueuse de lenvironnement
  (rosier/oïdium)
• DEA Vincent Leclerc
• Thèses de Céline Hudelot, Nicolas Maillot
  (soutenues en 2005)
• Approche cognitive pour la détection des
  parasites du rosier, utilisation dontologies
  pour lapprentissage et la reconnaissance
  dobjets
• Thèse Vincent Martin (2007)

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Thèse V. Martin

• But détecter un parasite (Aleurode) à deux
  stades de développement
• Aleurodes adultes
• Oeufs dAleurodes
• Support
• Numérisation (scanner à plat) depuis le support
  naturel (feuilles prélevées sur des rosiers de
  culture en serre)
• Approche
• Vision cognitive (apprentissage, adaptation au
  contenu, connaissance a priori)

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Thèse V. Martin Résultats expérimentaux

• Échantillon représentatif de 200 images (1 serre
  de 200 m2) dune résolution de 1200 dpi

• Temps de traitement 45 sec / image (2495x4056
  pixels)

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Prototype BIOSERRE

• Première expérience en cours
• 5 caméras Wifi installées sous serre au CREAT
  (130 m2)
• surveillance de pièges répartis dans la serre
• 3 variétés de roses observées, pendant la journée
• utilisation de techniques existantes dans Pulsar

Acquisition Zoom Détection régions
dintérêt en blanc Classification régions
labellisées
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Futur

• Augmenter nombre de caméras,
• Plus de types dinsectes détectés extension
  aux champignons/maladies
• Observation directe sur organes (feuilles tiges)
• Reconnaissance de comportements (ponte,
  prédation)
• Utiliser des algorithmes de Vista
• Système générique, flexible, adaptable

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Brainstorming

• Quelle connaissance experte utiliser ? (base de
  données )
• Objectif final (atteignable en 2 ans .) ?
• Cartes déchantillonnage ?
•  Preuve  de détection précoce ?
• Détection de quels comportements (intéressants) ?
• Avancées pour les biologistes ?
• Validation vision cognitive ?
• Fouille de données ?