Fugu-MT 論文翻訳(概要): A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images

論文の概要: A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12331v1
Date: Sun, 24 Oct 2021 01:57:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-26 16:03:21.763344
Title: A methodology for detection and localization of fruits in apples orchards from aerial images
Title（参考訳）: 空中画像からのリンゴ果樹中の果実の検出と局在に関する研究
Authors: Thiago T. Santos and Luciano Gebler
Abstract要約: 本研究は, 空中画像を用いた自動果物カウント手法を提案する。複数のビュー形状に基づくアルゴリズムが含まれており、果物の追跡を行う。予備評価では,リンゴの果実数と実収率との間に0.8以上の相関が認められた。
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: Computer vision methods based on convolutional neural networks (CNNs) have presented promising results on image-based fruit detection at ground-level for different crops. However, the integration of the detections found in different images, allowing accurate fruit counting and yield prediction, have received less attention. This work presents a methodology for automated fruit counting employing aerial-images. It includes algorithms based on multiple view geometry to perform fruits tracking, not just avoiding double counting but also locating the fruits in the 3-D space. Preliminary assessments show correlations above 0.8 between fruit counting and true yield for apples. The annotated dataset employed on CNN training is publicly available.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくコンピュータビジョン手法は、異なる作物の地上レベルでのイメージベースの果実検出において有望な結果を示した。しかし, 実測値と収量予測値の精度が低いため, 異なる画像で検出された検出値の統合は注目されていない。本研究は, 空中画像を用いた自動果物カウント手法を提案する。ダブルカウントを避けるだけでなく、3次元空間における果実の配置を回避し、果実の追跡を行うための複数のビュー幾何学に基づくアルゴリズムが含まれている。予備評価では、リンゴの果実数と実収率の間に0.8以上の相関がある。 CNNトレーニングに使用される注釈付きデータセットが公開されている。

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