論文の概要: Deep learning-based Crop Row Following for Infield Navigation of Agri-Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04278v1
• Date: Fri, 9 Sep 2022 12:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-12 12:22:08.449714
• Title: Deep learning-based Crop Row Following for Infield Navigation of Agri-Robots
• Title（参考訳）: アグリロボットのインフィールドナビゲーションのためのディープラーニングに基づく作物列追従
• Authors: Rajitha de Silva, Grzegorz Cielniak, Gang Wang, Junfeng Gao
• Abstract要約: 本稿では,耕作地における自律的ナビゲーションのためのロバストな作物列検出アルゴリズムを提案する。 サトウキビ画像のデータセットは、耕作畑で見られる11の畑の変種を43組み合わせて作成した。 我々のアルゴリズムは、作物の初期生育段階における最悪の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.386591972977207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous navigation in agricultural environments is often challenged by varying field conditions that may arise in arable fields. The state-of-the-art solutions for autonomous navigation in these agricultural environments will require expensive hardware such as RTK-GPS. This paper presents a robust crop row detection algorithm that can withstand those variations while detecting crop rows for visual servoing. A dataset of sugar beet images was created with 43 combinations of 11 field variations found in arable fields. The novel crop row detection algorithm is tested both for the crop row detection performance and also the capability of visual servoing along a crop row. The algorithm only uses RGB images as input and a convolutional neural network was used to predict crop row masks. Our algorithm outperformed the baseline method which uses colour-based segmentation for all the combinations of field variations. We use a combined performance indicator that accounts for the angular and displacement errors of the crop row detection. Our algorithm exhibited the worst performance during the early growth stages of the crop.
• Abstract（参考訳）: 農業環境における自律航行は、耕作可能な畑で起こる様々なフィールド条件によってしばしば挑戦される。 これらの農業環境での自律ナビゲーションのための最先端のソリューションは、RTK-GPSのような高価なハードウェアを必要とする。 本稿では,視覚サーボのための作物列の検出を行いながら,その変動に耐えられるロバストな作物列検出アルゴリズムを提案する。 サトウキビ画像のデータセットは、耕作畑で見られる11の畑の変種を43組み合わせて作成した。 新規な作列検出アルゴリズムは、作列検出性能と、作列に沿って視覚サーボを行う能力の両方を試験する。 このアルゴリズムは入力としてRGB画像のみを使用し、畳み込みニューラルネットワークを使用して作物の列マスクを予測する。 本アルゴリズムは,色に基づくセグメンテーションをフィールド変動の組合せに用いたベースライン法よりも優れていた。 我々は,作物列検出の角および変位誤差を考慮に入れた性能指標を用いた。 我々のアルゴリズムは、作物の初期生育段階における最悪の性能を示した。

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