論文の概要: Kiwifruit detection in challenging conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11729v1
• Date: Sun, 21 Jun 2020 07:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 12:32:36.880867
• Title: Kiwifruit detection in challenging conditions
• Title（参考訳）: 挑戦的条件下でのkiwifruit検出
• Authors: Mahla Nejati, Nicky Penhall, Henry Williams, Jamie Bell, JongYoon Lim, Ho Seok Ahn, Bruce MacDonald
• Abstract要約: 本稿では,厳しい照明条件下でキウイフルーツを検出するための2つの新しい画像推定手法を用いたセマンティックセグメンテーション手法を提案する。 異なる照明条件下でのキウイフルーツの3次元実空間画像集合を用いて,提案システムの性能評価を行った。 全体的なアプローチは、すべての照明条件で87.0%の非閉塞キウイフルーツ、30.0%の非閉塞キウイフルーツを検出できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3854111346209868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and reliable kiwifruit detection is one of the biggest challenges in developing a selective fruit harvesting robot. The vision system of an orchard robot faces difficulties such as dynamic lighting conditions and fruit occlusions. This paper presents a semantic segmentation approach with two novel image prepossessing techniques designed to detect kiwifruit under the harsh lighting conditions found in the canopy. The performance of the presented system is evaluated on a 3D real-world image set of kiwifruit under different lighting conditions (typical, glare, and overexposed). Alone the semantic segmentation approach achieves an F1_score of 0.82 on the typical lighting image set, but struggles with harsh lighting with an F1_score of 0.13. Utilising the prepossessing techniques the vision system under harsh lighting improves to an F1_score 0.42. To address the fruit occlusion challenge, the overall approach was found to be capable of detecting 87.0% of non-occluded and 30.0% of occluded kiwifruit across all lighting conditions.
• Abstract（参考訳）: 精密で信頼性の高いキウイフルーツ検出は、選択的果実収穫ロボットを開発する上での最大の課題の1つだ。 果樹園ロボットの視覚システムは、動的照明条件や果実の閉塞といった困難に直面している。 本稿では, キャノピーの厳しい照明条件下でキウイフルーツを検出するための2つの新しい画像推定手法を用いたセマンティックセグメンテーション手法を提案する。 提案システムの性能は, 異なる照明条件(典型的, グレア, 過剰露光)下でのキウイフルーツの3次元実空間画像集合を用いて評価する。 セマンティックセグメンテーションアプローチは、典型的な照明画像セット上でF1_scoreの0.82を達成するが、F1_scoreの0.13で厳しい照明に苦しむ。 先行技術を利用することで、厳しい照明下での視覚システムはF1_score 0.42に改善される。 果実閉塞問題に対処するため, 全照明条件における非閉塞キウイフルーツ87.0%, 閉塞キウイフルーツ30.0%の検出が可能であった。

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