論文の概要: Depth Ranging Performance Evaluation and Improvement for RGB-D Cameras
on Field-Based High-Throughput Phenotyping Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01022v2
- Date: Tue, 27 Apr 2021 12:49:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 12:50:00.430572
- Title: Depth Ranging Performance Evaluation and Improvement for RGB-D Cameras
on Field-Based High-Throughput Phenotyping Robots
- Title（参考訳）: RGB-Dカメラの深絞り性能評価とフィールドベースハイスルー高調波ロボットの性能改善
- Authors: Zhengqiang Fan, Na Sun, Quan Qiu, and Chunjiang Zhao
- Abstract要約: 我々は,2台のコンシューマレベルのRGB-Dカメラ(RealSense D435iおよびKinect V2)のフィールド内HTTPシナリオ下での深度調整性能を評価した。
評価結果に基づいて,輝度と距離に基づくサポートベクトル回帰戦略を提案し,その誤差を補償する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3536628395905974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: RGB-D cameras have been successfully used for indoor High-ThroughpuT
Phenotyping (HTTP). However, their capability and feasibility for in-field HTTP
still need to be evaluated, due to the noise and disturbances generated by
unstable illumination, specular reflection, and diffuse reflection, etc. To
solve these problems, we evaluated the depth-ranging performances of two
consumer-level RGB-D cameras (RealSense D435i and Kinect V2) under in-field
HTTP scenarios, and proposed a strategy to compensate the depth measurement
error. For performance evaluation, we focused on determining their optimal
ranging areas for different crop organs. Based on the evaluation results, we
proposed a brightness-and-distance-based Support Vector Regression Strategy, to
compensate the ranging error. Furthermore, we analyzed the depth filling rate
of two RGB-D cameras under different lighting intensities. Experimental results
showed that: 1) For RealSense D435i, its effective ranging area is [0.160,
1.400] m, and in-field filling rate is approximately 90%. 2) For Kinect V2, it
has a high ranging accuracy in the [0.497, 1.200] m, but its in-field filling
rate is less than 24.9%. 3) Our error compensation model can effectively reduce
the influences of lighting intensity and target distance. The maximum MSE and
minimum R2 of this model are 0.029 and 0.867, respectively. To sum up,
RealSense D435i has better ranging performances than Kinect V2 on in-field
HTTP.
- Abstract（参考訳）: RGB-Dカメラは、屋内のHigh-Throughput Phenotyping(HTTP)に成功している。
しかし、不安定な照明、スペクトル反射、拡散反射などによって発生するノイズや乱れのために、フィールド内HTTPの能力と実現可能性を評価する必要がある。
これらの問題を解決するために,2台のコンシューマレベルのRGB-Dカメラ(RealSense D435iおよびKinect V2)のフィールド内HTTPシナリオ下での深度測定性能を評価し,深度測定誤差を補償する戦略を提案した。
性能評価のために,異なる作物器官の最適範囲の決定に焦点をあてた。
評価結果に基づいて,輝度と距離に基づくサポートベクトル回帰戦略を提案し,その誤差を補償する。
さらに,光強度の異なる2台のRGB-Dカメラの奥行き充填速度を解析した。
実験の結果は
1)RealSense D435iの場合,有効範囲は[0.160, 1.400]m,フィールド充填率は約90%である。
2)Kinect V2では[0.497, 1.200]mの精度が高いが、フィールド内充填率は24.9%未満である。
3) 誤差補償モデルは照明強度と目標距離の影響を効果的に低減することができる。
このモデルの最大MSEと最小R2はそれぞれ0.029と0.867である。
まとめると、RealSense D435iは、フィールド内HTTP上のKinect V2よりもパフォーマンスが良い。
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