論文の概要: Visual Perception and Modelling in Unstructured Orchard for Apple Harvesting Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12555v1
• Date: Sun, 29 Dec 2019 00:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 07:45:16.184225
• Title: Visual Perception and Modelling in Unstructured Orchard for Apple Harvesting Robots
• Title（参考訳）: アップルハーベスティングロボットにおける非構造オーチャードの視覚知覚とモデリング
• Authors: Hanwen Kang and Chao Chen
• Abstract要約: 本稿では,果樹園における果実のロボット収穫のための視覚知覚とモデリングの枠組みを開発する。 フレームワークには、視覚的知覚、シナリオマッピング、果物のモデリングが含まれる。 実験の結果、視覚知覚とモデリングアルゴリズムは果実を正確に検出し、局所化することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.634537400804884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision perception and modelling are the essential tasks of robotic harvesting in the unstructured orchard. This paper develops a framework of visual perception and modelling for robotic harvesting of fruits in the orchard environments. The developed framework includes visual perception, scenarios mapping, and fruit modelling. The Visual perception module utilises a deep-learning model to perform multi-purpose visual perception task within the working scenarios; The scenarios mapping module applies OctoMap to represent the multiple classes of objects or elements within the environment; The fruit modelling module estimates the geometry property of objects and estimates the proper access pose of each fruit. The developed framework is implemented and evaluated in the apple orchards. The experiment results show that visual perception and modelling algorithm can accurately detect and localise the fruits, and modelling working scenarios in real orchard environments. The $F_{1}$ score and mean intersection of union of visual perception module on fruit detection and segmentation are 0.833 and 0.852, respectively. The accuracy of the fruit modelling in terms of centre localisation and pose estimation are 0.955 and 0.923, respectively. Overall, an accurate visual perception and modelling algorithm are presented in this paper.
• Abstract（参考訳）: 視覚知覚とモデリングは、非構造果樹園におけるロボット収穫の重要なタスクである。 本稿では,果樹園における果実収穫のための視覚知覚とモデリングの枠組みを考案する。 開発したフレームワークには、視覚知覚、シナリオマッピング、フルーツモデリングが含まれる。 シナリオマッピングモジュールは、環境内の複数のオブジェクトまたは要素のクラスを表現するためにOctoMapを適用します。 フルーツモデリングモジュールは、オブジェクトの幾何学的特性を推定し、各果物の適切なアクセスポーズを推定します。 開発されたフレームワークは、apple orchardsで実装され、評価される。 実験の結果,視覚知覚およびモデリングアルゴリズムは実果を正確に検出し,局所化し,実果樹園環境での作業シナリオをモデル化できることがわかった。 F_{1}$スコアと果実検出と分画における視覚知覚モジュールの結合の平均値は0.833と0.852である。 中心局在およびポーズ推定における果実モデリングの精度はそれぞれ0.955と0.923である。 本論文では,視覚の正確な認識とモデリングのアルゴリズムについて述べる。

関連論文リスト

• Evaluating Multiview Object Consistency in Humans and Image Models [68.36073530804296]
  我々は、物体の形状に関するゼロショット視覚的推論を必要とする認知科学の実験的設計を活用する。 我々は500人以上の参加者から行動データの35万件の試行を収集した。 次に、一般的な視覚モデルの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T17:59:13Z)
• Zero-Shot Object-Centric Representation Learning [72.43369950684057]
  ゼロショット一般化のレンズによる現在の対象中心法について検討する。 8つの異なる合成および実世界のデータセットからなるベンチマークを導入する。 多様な実世界の画像のトレーニングにより、見えないシナリオへの転送性が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T10:37:07Z)
• FruitNeRF: A Unified Neural Radiance Field based Fruit Counting Framework [5.363729942767801]
  FruitNeRFは,新鮮果実のカウンティングフレームワークである。 我々は3Dで直接果物の種類を数えるために最先端のビュー合成法を用いる。 実世界のデータセットと合成データセットの両方を用いて,本手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T14:40:38Z)
• A Control-Centric Benchmark for Video Prediction [69.22614362800692]
  本稿では,アクション条件付きビデオ予測のベンチマークを,制御ベンチマークの形式で提案する。 私たちのベンチマークには、11のタスクカテゴリと310のタスクインスタンス定義を備えたシミュレーション環境が含まれています。 次に、ベンチマークを活用して、スケールするモデルサイズ、トレーニングデータの量、モデルアンサンブルの影響を調査します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T17:59:45Z)
• Panoptic Mapping with Fruit Completion and Pose Estimation for Horticultural Robots [33.21287030243106]
  植物や果実を高解像度でモニタリングすることは、農業の未来において重要な役割を担っている。 正確な3D情報は、自律収穫から正確な収量推定まで、農業における多様なロボット応用への道を開くことができる。 移動ロボットによって構築された3次元多次元マップにおいて,果実の完全な3次元形状とそのポーズを共同で推定する問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T20:41:24Z)
• MegaPose: 6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare [84.80956484848505]
  MegaPoseは、トレーニング中に見えない新しいオブジェクトの6Dポーズを推定する方法である。 本稿では,新しいオブジェクトに適用可能なR&Compare戦略に基づく6次元ポーズリファインダを提案する。 第2に,合成レンダリングと同一物体の観察画像間のポーズ誤差をリファインダで補正できるか否かを分類するために訓練されたネットワークを利用する,粗いポーズ推定のための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T19:30:03Z)
• NBV-SC: Next Best View Planning based on Shape Completion for Fruit Mapping and Reconstruction [11.45602594277673]
  本稿では,予測された果実の形状に関する情報を明示的に利用して,対象とする視点を計算する新しい視点計画手法を提案する。 また, 市販のガラスハウスにおいて, 本物のロボットシステムによる甘辛料のマッピングが実現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T11:09:54Z)
• End-to-end deep learning for directly estimating grape yield from ground-based imagery [53.086864957064876]
  本研究は, ブドウ畑の収量推定に深層学習と併用した近位画像の応用を実証する。 オブジェクト検出、CNN回帰、トランスフォーマーモデルという3つのモデルアーキテクチャがテストされた。 本研究は,ブドウの収量予測における近位画像と深層学習の適用性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T01:34:46Z)
• A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images [0.0]
  本研究は, 空中画像を用いた自動果物カウント手法を提案する。 複数のビュー形状に基づくアルゴリズムが含まれており、果物の追跡を行う。 予備評価では,リンゴの果実数と実収率との間に0.8以上の相関が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T01:57:52Z)
• Visual Distant Supervision for Scene Graph Generation [66.10579690929623]
  シーングラフモデルは通常、大量のラベル付きデータを人間のアノテーションで教師付き学習する必要がある。 本研究では,人間ラベルデータを用いずにシーングラフモデルを訓練できる視覚関係学習の新しいパラダイムである視覚遠方監視を提案する。 包括的な実験結果から、我々の遠隔監視モデルは、弱い監督と半監督のベースラインよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T06:35:24Z)
• Real-Time Fruit Recognition and Grasping Estimation for Autonomous Apple Harvesting [6.634537400804884]
  このフレームワークは、果物認識のための多機能ニューラルネットワークと、ポイントネットグリップ推定を含む。 提案するフレームワークは,ロボットの把握のための把握ポーズを正確にローカライズし,推定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T09:37:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。