La détection des adventices est un point clé de WeedElec.
Les moyens à disposition peuvent être classés dans trois catégories selon le type d’information utilisée :

• Position spatiale des plantules :
  Il s’agit de détecter les plantules en s’aidant de la distance fixe qui les sépare lors de la plantation. On affine ensuite leur détection autour de leur pré-positionnement à l’aide d’algorithme discriminant le sol et la végétation. Le plus souvent on utilise des techniques de segmentation couleur ou proche-infrarouge des images.
  Une fois la plantule localisée, tout ce qui sera détecté autour est alors classé comme adventice. Cette méthode est très efficace en plantation centimétrique (guidage laser) et à un stade de végétation très précoce. Toutefois, cette technique ne permet pas d’individualiser les adventices sur le rang. WeedElec utilisera donc cette technique uniquement en première approche.

• Identification taxonomique par apprentissage profond :
  Les performances des algorithmes de reconnaissance d’image sont capables d’identifier une plante parmi des milliers d’autres avec des taux de reconnaissance élevés. Les derniers résultats dans ce domaine, montrent des taux de reconnaissances supérieurs à 85% (http://www.lifeclef.org/). L’accès à ces techniques s’est largement popularisé ces dernières années, notamment à travers l’application mobile Pl@ntNet (www.plantnet-project.org ; Joly & al., 2016). Cette approche qui mobilise de grandes quantités de données, nécessite une puissance de calcul difficile à mobiliser sur une solution électronique embarquée. Les techniques par distillation de connaissance (Hinton & all, 2015) et de “transfer learning” (Carranza-Rojas & all, 2017) ou de “domain adaptation” (Tzeng & all, 2017) seront utilisées pour lever ce verrou.

• Information spectrale :
  La technique de l’imagerie hyper-spectrale (une à plusieurs centaines de bandes, associée à des traitements chimio métriques tels que la PLS-DA, a montré sa capacité à réaliser une discrimination efficace (Hadoux & all, 2014) entre mauvaises herbes et plants de culture. WeedElec se fondera principalement sur cette technique pour détecter les adventices par drone et en proxy détection.