論文の概要: Pre-Clustering Point Clouds of Crop Fields Using Scalable Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10950v1
- Date: Thu, 22 Jul 2021 22:47:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-26 13:56:38.126656
- Title: Pre-Clustering Point Clouds of Crop Fields Using Scalable Methods
- Title（参考訳）: スケーラブル手法による作物畑の前クラスター化点雲
- Authors: Henry J. Nelson and Nikolaos Papanikolopoulos
- Abstract要約: この問題に対する現在の最先端技術と、一般的な密度に基づくクラスタリングアルゴリズムであるQuickshiftの類似性を示す。
汎用的でスケーラブルなプラントセグメンテーションアルゴリズムを作成することを目的とした,新しいアプリケーション固有アルゴリズムを提案する。
フィールドスケールの表現型システムに組み込む場合、提案アルゴリズムは、結果の精度を大幅に向上させる代替品として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.06711982797654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to apply the recent successes of automated plant phenotyping and
machine learning on a large scale, efficient and general algorithms must be
designed to intelligently split crop fields into small, yet actionable,
portions that can then be processed by more complex algorithms. In this paper
we notice a similarity between the current state-of-the-art for this problem
and a commonly used density-based clustering algorithm, Quickshift. Exploiting
this similarity we propose a number of novel, application specific algorithms
with the goal of producing a general and scalable plant segmentation algorithm.
The novel algorithms proposed in this work are shown to produce quantitatively
better results than the current state-of-the-art while being less sensitive to
input parameters and maintaining the same algorithmic time complexity. When
incorporated into field-scale phenotyping systems, the proposed algorithms
should work as a drop in replacement that can greatly improve the accuracy of
results while ensuring that performance and scalability remain undiminished.
- Abstract（参考訳）: 自動化された植物表現型と機械学習の最近の成功を大規模に適用するために、効率的で汎用的なアルゴリズムは、作物の畑をインテリジェントに分割して、より複雑なアルゴリズムで処理できるように設計されなければならない。
本稿では,この問題に対する現状と,一般的な密度に基づくクラスタリングアルゴリズムであるquickshiftとの類似性について述べる。
この類似性を生かして,汎用的でスケーラブルなプラントセグメンテーションアルゴリズムの構築を目標とした,新規なアプリケーション固有アルゴリズムを提案する。
本研究で提案する新しいアルゴリズムは、入力パラメータに対する感度が低く、同じアルゴリズムの時間複雑性を維持しながら、現在の最先端技術よりも定量的に優れた結果を生み出すことが示されている。
フィールドスケールの表現型システムに組み込む場合、提案アルゴリズムは、性能とスケーラビリティを損なうことなく、結果の精度を大幅に向上できる代替として機能するべきである。
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