Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph-based methods for analyzing orchard tree structure using noisy point cloud data

論文の概要: Graph-based methods for analyzing orchard tree structure using noisy point cloud data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13727v2
Date: Tue, 2 Feb 2021 01:18:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 06:55:48.014989
Title: Graph-based methods for analyzing orchard tree structure using noisy point cloud data
Title（参考訳）: ノイズ点雲データを用いた果樹構造解析のためのグラフベース手法
Authors: Fredrik Westling, Dr James Underwood, Dr Mitch Bryson
Abstract要約: 本稿では,個々の木の位置,区分け,物質分類に特化してLiDARデータを解析する手法を提案する。 F1スコアは0.774,v尺度は0.915であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Digitisation of fruit trees using LiDAR enables analysis which can be used to better growing practices to improve yield. Sophisticated analysis requires geometric and semantic understanding of the data, including the ability to discern individual trees as well as identifying leafy and structural matter. Extraction of this information should be rapid, as should data capture, so that entire orchards can be processed, but existing methods for classification and segmentation rely on high-quality data or additional data sources like cameras. We present a method for analysis of LiDAR data specifically for individual tree location, segmentation and matter classification, which can operate on low-quality data captured by handheld or mobile LiDAR. Our methods for tree location and segmentation improved on existing methods with an F1 score of 0.774 and a v-measure of 0.915 respectively, while trunk matter classification performed poorly in absolute terms with an average F1 score of 0.490 on real data, though consistently outperformed existing methods and displayed a significantly shorter runtime.
Abstract（参考訳）: LiDARを用いた果樹のディジタイズにより、成長するプラクティスを改良して収量を改善するために使用できる分析が可能になる。高度な分析には、個々の木を識別する機能や、葉状および構造的物質の識別など、データの幾何学的および意味的な理解が必要である。この情報の抽出は、データキャプチャーのように迅速で、果樹園全体を処理できるが、既存の分類とセグメンテーションの方法は、高品質のデータやカメラのような追加のデータソースに依存している。本稿では,手持ちまたは移動式LiDARが取得した低品質データに基づいて,個々の木の位置,区分,物質分類に特化してLiDARデータを解析する手法を提案する。 F1スコアが0.774,v尺度が0.915,トランク物質分類が0.490,実データが平均的なF1スコアが0.490,既存手法が一貫して向上し,実行時間が大幅に短縮された。

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