Interprétation automatique d’images de végétaux pour le

diagnostic précoce de pathologies

HUDELOT Céline, Monique THONNAT

Inria Sophia Antipolis

Equipe ORION

BOISSARD Paul, PYRRHA Pierre, PEREZ Guy et BEAREZ Philippe

URIH

Objectifs biologiques

Détection précoce de pathologies végétales, en particulier des rosiers de serre

Reconnaissance automatique et quantification précise de l’infection

A plus long terme, intégration dans un système de Protection Intégrée des Cultures (PIC) dans le but de réduire l’utilisation de pesticides.

Comment? Par l'Interprétation Automatique d’Images d’organes de

plantes à l’aide de techniques d’intelligence artificielle et de vision par ordinateur

Un problème multidisciplinaire

Besoin de la connaissance: Sur le domaine d’application: connaissance

biologiqueDescription des pathologies + caractères

discriminants

Sur le Traitement d’Images (TI): segmentation des différents objets et extraction de

l ’information

Sur la mise en correspondance entre l’information numérique (Issue du TI) et la connaissance sémantique (biologique)

Système proposé

Coopération de 3 Systèmes à Base de Connaissance (SBC): SBC d'Interprétation dédié à la connaissance

du domaine d’application (connaissance biologique)

SBC de management de données:Passage numérique symbolique, raisonnement

spatial

SBC de pilotage de programmes de Traitement d ’Images:

planification, exécution, validation et réparation des programmes

Système proposé

Connaissance intermédiaire: entre image et domaine

Base de connaissances sur

les concepts visuels et les données

Moteur de management de données

Connaissance haut niveau: du domaine

Base de connaissances sur le

domaine d ’application

Moteur d Interprétation

SBC de pilotage de programmes de TI

Bibliothèque de

programmes de TI

Base de connaissances sur l’utilisation

des programmes

Moteur de pilotage

Acquisition de laconnaissance

avec des conceptsvisuels

Imagecourante

Interprétation

Hypothèses

RequêteTI

Données numériques

Description symbolique de la scène

SBC de Pilotage de Programmes

SBC Interpretation

Feuille

Saine

NonSaine

Insectes

Virus

Fongique

Pucerons

Pénicillium

Oidium

Précoce

Virulent

Aleurodes

Tissu

Veine

rouge

vert

Sous partie

Sous classe Acariens

Hypotheses sur un objet

SBC de Management de Données

Requête TI

Segmentation grande region claireContraste fond = important Contraintes:...

Aleurodes:Sous classe de InsectesCompose de Corps:a pour forme={surface}Corps.taille = {grande}Corps.elongation={important} a pour couleur={blanc}Compose de antennes …Peut avoir des œufs a proximité

+ paramètres descriptifs

Données numériques

InterpretationAleurodes et ses oeufs

Description symbolique

Genericite de l’application: des formes complexes, diverses et variées