論文の概要: Convolutional Neural Networks for Image-based Corn Kernel Detection and Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12025v2
• Date: Mon, 20 Apr 2020 02:02:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 20:55:59.321701
• Title: Convolutional Neural Networks for Image-based Corn Kernel Detection and Counting
• Title（参考訳）: 画像に基づくコーンカーネル検出とカウントのための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Saeed Khaki, Hieu Pham, Ye Han, Andy Kuhl, Wade Kent and Lizhi Wang
• Abstract要約: 発達したトウモロコシの耳は最大800個の核を持つ。 手動でトウモロコシの耳にカーネルを数えるのは、労働集約的であり、ヒューマンエラーを起こしやすい。 本稿では,スライディングウインドウアプローチに基づくカーネル検出とカウント手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.070850942573863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise in-season corn grain yield estimates enable farmers to make real-time accurate harvest and grain marketing decisions minimizing possible losses of profitability. A well developed corn ear can have up to 800 kernels, but manually counting the kernels on an ear of corn is labor-intensive, time consuming and prone to human error. From an algorithmic perspective, the detection of the kernels from a single corn ear image is challenging due to the large number of kernels at different angles and very small distance among the kernels. In this paper, we propose a kernel detection and counting method based on a sliding window approach. The proposed method detect and counts all corn kernels in a single corn ear image taken in uncontrolled lighting conditions. The sliding window approach uses a convolutional neural network (CNN) for kernel detection. Then, a non-maximum suppression (NMS) is applied to remove overlapping detections. Finally, windows that are classified as kernel are passed to another CNN regression model for finding the (x,y) coordinates of the center of kernel image patches. Our experiments indicate that the proposed method can successfully detect the corn kernels with a low detection error and is also able to detect kernels on a batch of corn ears positioned at different angles.
• Abstract（参考訳）: 季節内トウモロコシ収量推定の正確さにより、農家はリアルタイムで正確な収穫と穀物マーケティングの決定を行え、利益の損失を最小限に抑えることができる。 発達したトウモロコシの耳は最大800個の核を持つことができるが、トウモロコシの耳の核を手動で数えるのは、労働集約的であり、時間がかかり、人的ミスを起こしやすい。 アルゴリズムの観点からは、異なる角度と非常に小さな距離のカーネルが多数存在するため、単一のコーンの耳画像からカーネルを検出することは困難である。 本論文では,スライディングウインドウアプローチに基づくカーネル検出とカウント手法を提案する。 提案手法は、制御不能な照明条件下で撮影された1つのトウモロコシ耳画像中のすべてのトウモロコシ核を検出し、カウントする。 スライディングウィンドウアプローチでは、カーネル検出に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用する。 そして、重なり合う検出を除去するために、非最大抑制(NMS)を適用する。 最後に、カーネルとして分類されたウィンドウは、カーネルイメージパッチの中心の(x,y)座標を見つけるために別のcnn回帰モデルに渡される。 提案手法は,検出誤差の低いコーン核の検出に成功し,異なる角度に配置されたコーン耳のバッチ上でも検出可能であることを示す。

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