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1. (WO2013055657) AUTOMATIC DETECTION OF OBJECT PIXELS FOR HYPERSPECTRAL ANALYSIS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2013/055657    International Application No.:    PCT/US2012/059299
Publication Date: 18.04.2013 International Filing Date: 09.10.2012
IPC:
G06K 9/20 (2006.01)
Applicants: PIONEER HI-BRED INTERNATIONAL, INC. [US/US]; 7100 NW 62nd Avenue PO Box 1014 Johnston, IA 50131 (US)
Inventors: JANNI, James; (US).
WRIGHT, Stephen L.; (US)
Agent: SUNMAN, Jeffrey A.; Alston & Bird LLP 101 South Tryon Street Suite 4000 Charlotte, NC 28280-4000 (US)
Priority Data:
61/546,677 13.10.2011 US
Title (EN) AUTOMATIC DETECTION OF OBJECT PIXELS FOR HYPERSPECTRAL ANALYSIS
(FR) DÉTECTION AUTOMATIQUE DE PIXELS D'OBJET POUR UNE ANALYSE HYPERSPECTRALE
Abstract: front page image
(EN)A method is provided for automatically discerning between object and non-object pixels in a hyperspectral image data cube. In particular embodiments, the object of the method is a plant, plant part, plant trait, plant phenotype, plant pot or a plant medium. The method comprises a first step of providing a partial least squares discriminant analysis (PLSDA) algorithm and a second step of applying the PLSDA algorithm to a hyperspectral image data cube to automatically determine which pixels contain the spectral properties of the object. The PLSDA algorithm of the method can be generated by establishing a training matrix, performing an eigenvector decomposition of the training matrix, experimentally determining a weighted linear combination of object signal-containing eigenvectors, calculating a regression vector using the weighted linear combination of signal-containing eigenvectors, generating a mask matrix and multiplying the mask matrix by the hyperspectral image data cube along two spatial dimensions.
(FR)La présente invention concerne un procédé pour établir automatiquement une différence entre des pixels d'objet et des pixels de non objet dans un cube de données d'image hyperspectrale. Dans des modes de réalisation particuliers, l'objet du procédé est un végétal, une partie de végétal, un caractère de végétal, un phénotype de végétal, un pot de végétal ou un milieu de végétal. Ce procédé comprend une première étape consistant à obtenir un algorithme d'analyse de discrimination des moindres carrés partiels (PLSDA) et une seconde étape consistant à appliquer l'algorithme PLSDA à un cube de données d'image hyperspectrale pour déterminer automatiquement quels pixels contiennent les propriétés spectrales de l'objet. L'algorithme PLSDA du procédé peut être généré par établissement d'une matrice d'entraînement, décomposition de la matrice d'entraînement en vecteurs de Eigen, détermination expérimentale d'une combinaison linéaire pondérée de vecteurs de Eigen contenant un signal d'objet, calcul d'un vecteur de régression à l'aide de la combinaison linéaire pondérée de vecteurs de Eigen contenant un signal d'objet,, génération d'une matrice de masque et multiplication de la matrice de masque par le cube de données d'image hyperspectrale le long de deux dimensions spatiales.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)