Sajid Ullah, Ph.D.

Doctoral thesis

Investigation of deep learning approaches to detection and segmentation of cereal grain spikes in greenhouse and field images

Investigation of deep learning approaches to detection and segmentation of cereal grain spikes in greenhouse and field images
Abstract:
Efektivní a přesná detekce klasů obilovin na snímcích rostlin pěstovaných ve skleníku je klíčová pro kvantitativní hodnocení vývoje rostlin a výnosů. Klasy obilovin jsou ovšem rela-tivně malé a opticky variabilní orgány rostlin, což činí jejich automatizovanou detekci náročným kognitivním úkolem. Tato disertační práce se zaměřuje na analýzu hlubokých i mělkých architektur v detekci a segmentaci klasů …more
Abstract:
Efficient and accurate detection of grain spikes in images of greenhouse-grown cereal plants is important for quantitative assessment of plant development and yield outcome. However, spikes of cereal crops are relatively small and optically variable plant organs, making their automated detection a difficult cognitive disk. This dissertation focuses on analyzing both deep and shallow architectures for …more
 
 
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 1. 2025

Thesis defence

  • Date of defence: 13. 3. 2025
  • Supervisor: doc. RNDr. Jan Hejátko, Ph.D.
  • Reader: Prof. Khurram Khurshid, Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Prof. Dr. Frieder Stolzenburg

Citation record

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta