Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assigning Apples to Individual Trees in Dense Orchards using 3D Color Point Clouds

論文の概要: Assigning Apples to Individual Trees in Dense Orchards using 3D Color Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13721v1
Date: Sat, 26 Dec 2020 11:28:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 01:09:47.866374
Title: Assigning Apples to Individual Trees in Dense Orchards using 3D Color Point Clouds
Title（参考訳）: 3次元カラーポイント雲を用いた高密度果樹樹樹へのリンゴの割り当て
Authors: Mouad Zine-El-Abidine, Helin Dutagaci, Gilles Galopin, David Rousseau
Abstract要約: トレリス構造果樹園におけるリンゴの個体数を算出する3Dカラーポイントクラウド処理パイプラインを提案する。枝構造が見える冬期の葉果樹園から得られた点雲を用いて、樹冠を描写しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.384818913693926
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose a 3D color point cloud processing pipeline to count apples on individual apple trees in trellis structured orchards. Fruit counting at the tree level requires separating trees, which is challenging in dense orchards. We employ point clouds acquired from the leaf-off orchard in winter period, where the branch structure is visible, to delineate tree crowns. We localize apples in point clouds acquired in harvest period. Alignment of the two point clouds enables mapping apple locations to the delineated winter cloud and assigning each apple to its bearing tree. Our apple assignment method achieves an accuracy rate higher than 95%. In addition to presenting a first proof of feasibility, we also provide suggestions for further improvement on our apple assignment pipeline.
Abstract（参考訳）: 本稿では,trellis構造化果樹園の個々のリンゴのリンゴを数える3dカラーポイントクラウド処理パイプラインを提案する。木レベルでの果実の計数には、密集した果樹園では難しい木を切り離す必要がある。枝構造が見える冬期に葉樹園から取得した点雲を用いて樹冠の樹冠を画定する。我々は収穫期に獲得した点雲にリンゴをローカライズする。 2つの点のクラウドをアライメントすることで、appleのロケーションを線引きされた冬のクラウドにマッピングし、それぞれのリンゴをベアリングツリーに割り当てることができる。我々のリンゴ割当法は95%以上の精度を達成する。実現可能性の最初の証明を示すことに加えて、リンゴの割り当てパイプラインにさらなる改善を提案する。

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