Questa tesi si concentra sullo sviluppo di un sistema basato sulla visione per il rilevamento automatico delle infestanti utilizzando una telecamera RGB integrata. L’obiettivo è consentire una discriminazione affidabile tra colture e infestanti in tempo reale attraverso una percezione basata sul deep learning, fornendo feedback azionabile al sistema di navigazione e controllo robotico per interventi mirati. Il progetto indaga strategie di apprendimento single-shot e poche per ridurre la necessità di grandi dataset annotati, migliorando l’adattabilità a diverse condizioni di campo e scenari di coltura. Il risultato atteso è un modulo di percezione robusto che supporti compiti di agricoltura di precisione come la selettiva disinfestazione e la copertura intelligente dei campi. Il progetto richiede Python3 e framework di deep learning (PyTorch). La selezione e la valutazione del dataset faranno parte del lavoro.

Riferimenti rilevanti:

– https://arxiv.org/pdf/2304.05832

– https://ieeexplore.ieee.org/document/10182963

Docente di riferimento: Prof. Gianni Ferretti – gianni.ferretti@polimi.it