論文の概要: Attention-driven Active Vision for Efficient Reconstruction of Plants
and Targeted Plant Parts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10274v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 11:46:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 01:05:42.267169
- Title: Attention-driven Active Vision for Efficient Reconstruction of Plants
and Targeted Plant Parts
- Title(参考訳): 植物と植物部位の効率的な再構築のための注意駆動能動視覚
- Authors: Akshay K. Burusa, Eldert J. van Henten, Gert Kootstra
- Abstract要約: 本稿では,タスク・アット・ハンドに従って,関連する植物のみを考慮した注意駆動型アクティブビジョンアルゴリズムを提案する。
本手法は, 植物全体の80%と主茎を1視点で, 葉ノードの80%を3視点で再構成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual reconstruction of tomato plants by a robot is extremely challenging
due to the high levels of variation and occlusion in greenhouse environments.
The paradigm of active-vision helps overcome these challenges by reasoning
about previously acquired information and systematically planning camera
viewpoints to gather novel information about the plant. However, existing
active-vision algorithms cannot perform well on targeted perception objectives,
such as the 3D reconstruction of leaf nodes, because they do not distinguish
between the plant-parts that need to be reconstructed and the rest of the
plant. In this paper, we propose an attention-driven active-vision algorithm
that considers only the relevant plant-parts according to the task-at-hand. The
proposed approach was evaluated in a simulated environment on the task of 3D
reconstruction of tomato plants at varying levels of attention, namely the
whole plant, the main stem and the leaf nodes. Compared to pre-defined and
random approaches, our approach improves the accuracy of 3D reconstruction by
9.7% and 5.3% for the whole plant, 14.2% and 7.9% for the main stem, and 25.9%
and 17.3% for the leaf nodes respectively within the first 3 viewpoints. Also,
compared to pre-defined and random approaches, our approach reconstructs 80% of
the whole plant and the main stem in 1 less viewpoint and 80% of the leaf nodes
in 3 less viewpoints. We also demonstrated that the attention-driven NBV
planner works effectively despite changes to the plant models, the amount of
occlusion, the number of candidate viewpoints and the resolutions of
reconstruction. By adding an attention mechanism to active-vision, it is
possible to efficiently reconstruct the whole plant and targeted plant parts.
We conclude that an attention mechanism for active-vision is necessary to
significantly improve the quality of perception in complex agro-food
environments.
- Abstract(参考訳): ロボットによるトマト植物の視覚再構成は,温室環境における変異度や閉塞度が高いため,極めて困難である。
アクティブビジョンのパラダイムは、事前に取得した情報を推論し、植物に関する新しい情報を集めるためにカメラ視点を体系的に計画することで、これらの課題を克服するのに役立つ。
しかし、既存の能動画像アルゴリズムでは、葉ノードの3次元再構築などの対象の知覚目標では、再構築が必要な植物部分と他の植物部分とを区別できないため、うまく機能しない。
本稿では,関連プラント部分のみを考慮した注意駆動型アクティブビジョンアルゴリズムを提案する。
トマトの3次元再構築作業において, 植物全体, 主幹, 葉ノードなど, 様々なレベルの注意を喚起したシミュレーション環境において, 提案手法を評価した。
本手法は, 植物全体の3次元再構成精度を9.7%, 5.3%, 主幹14.2%, 7.9%, 葉ノード25.9%, 17.3%向上させた。
また, 植物全体の80%, 主茎を1つの視点で再構築し, 葉ノードの80%を3つの視点で再構成した。
また, 注意駆動型nbvプランナーは, 植物モデルの変化, 咬合量, 候補視点数, 再構築の解決度にも拘わらず効果的に機能することを示した。
能動視に注意機構を加えることで、植物全体および対象植物の部品を効率的に再構築することができる。
複合食品環境における知覚の質を著しく向上させるためには,アクティブビジョンのための注意機構が必要であると結論づけた。
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