論文の概要: Tree Detection and Diameter Estimation Based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17424v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 15:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 17:52:09.909275
• Title: Tree Detection and Diameter Estimation Based on Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく樹木の検出と径推定
• Authors: Vincent Grondin, Jean-Michel Fortin, Fran\c{c}ois Pomerleau, Philippe Gigu\`ere,
• Abstract要約: 樹木認識は、自律的な林業活動に向けた重要なビルディングブロックである。 データセットでトレーニングされたディープニューラルネットワークモデルは、木検出の精度90.4%を達成する。 結果は、自律的な倒木作戦への有望な道を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tree perception is an essential building block toward autonomous forestry operations. Current developments generally consider input data from lidar sensors to solve forest navigation, tree detection and diameter estimation problems. Whereas cameras paired with deep learning algorithms usually address species classification or forest anomaly detection. In either of these cases, data unavailability and forest diversity restrain deep learning developments for autonomous systems. So, we propose two densely annotated image datasets - 43k synthetic, 100 real - for bounding box, segmentation mask and keypoint detections to assess the potential of vision-based methods. Deep neural network models trained on our datasets achieve a precision of 90.4% for tree detection, 87.2% for tree segmentation, and centimeter accurate keypoint estimations. We measure our models' generalizability when testing it on other forest datasets, and their scalability with different dataset sizes and architectural improvements. Overall, the experimental results offer promising avenues toward autonomous tree felling operations and other applied forestry problems. The datasets and pre-trained models in this article are publicly available on \href{https://github.com/norlab-ulaval/PercepTreeV1}{GitHub} (https://github.com/norlab-ulaval/PercepTreeV1).
• Abstract（参考訳）: 樹木認識は、自律林業にとって不可欠な建物である。 現在の開発では、森林の航行、木の検出、直径推定の問題を解決するためにlidarセンサーからの入力データを考慮している。 ディープラーニングアルゴリズムと組み合わせたカメラは、通常種分類や森林異常検出に対処する。 いずれの場合も、データの利用不能と森林多様性は、自律システムのディープラーニング開発を抑制する。 そこで我々は,境界ボックス,セグメンテーションマスク,キーポイント検出のための合成画像データセット43kを2つ提案し,視覚に基づく手法の可能性を評価する。 我々のデータセットでトレーニングされたディープニューラルネットワークモデルは、木検出の精度90.4%、木分割の87.2%、正確なキーポイント推定を達成する。 他のフォレストデータセットでテストする場合のモデルの一般化性と、異なるデータセットサイズとアーキテクチャの改善によるスケーラビリティを測定します。 総合的な実験結果から, 自律倒木作業や森林問題への有望な道筋が得られた。 この記事のデータセットと事前トレーニングされたモデルは、 \href{https://github.com/norlab-ulaval/perceptreev1}{github} (https://github.com/norlab-ulaval/perceptreev1)で公開されている。

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