論文の概要: Autonomous Apple Fruitlet Sizing and Growth Rate Tracking using Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01506v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 01:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:26:04.744377
• Title: Autonomous Apple Fruitlet Sizing and Growth Rate Tracking using Computer Vision
• Title（参考訳）: 自律型リンゴ果実サイズとコンピュータビジョンによる成長速度追跡
• Authors: Harry Freeman, Mohamad Qadri, Abhisesh Silwal, Paul O'Connor, Zachary Rubinstein, Daniel Cooley, and George Kantor
• Abstract要約: 本稿では,リンゴ果実の大きさと生育速度を測定するコンピュータビジョン手法を提案する。 ハンドヘルドステレオカメラによって収集された画像により、このシステムはエリプスをフルーツレットに当てて直径を計測する。 提案システムでは,現行手法の3%以内のアブシデンス率を7倍の速度で予測できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.891805457836515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measuring growth rates of apple fruitlets is important because it allows apple growers to determine when to apply chemical thinners to their crops to optimize yield. The current practice of obtaining growth rates involves using calipers to record sizes of fruitlets across multiple days. Due to the number of fruitlets needed to be sized, this method is laborious, time-consuming, and prone to human error. In this paper, we present a computer vision approach to measure the sizes and growth rates of apple fruitlets. With images collected by a hand-held stereo camera, our system detects, segments, and fits ellipses to fruitlets to measure their diameters. To measure growth rates, we utilize an Attentional Graph Neural Network to associate fruitlets across different days. We provide quantitative results on data collected in an apple orchard, and demonstrate that our system is able to predict abscise rates within 3% of the current method with a 7 times improvement in speed, while requiring significantly less manual effort. Moreover, we provide results on images captured by a robotic system in the field, and discuss the next steps to make the process fully autonomous.
• Abstract（参考訳）: リンゴの果実の成長速度を測定することは、収穫を最適化するために作物に化学薄型化を施すタイミングを決定することができるため重要である。 成長率を得ることの現在の習慣は、数日間にわたって果物の粒度を記録するためにキャリパーを使うことである。 大きさが必要なフルーツレットの数のため、この方法には手間がかかり、時間がかかり、人的ミスが生じる。 本稿では,リンゴ果実の大きさと成長率を測定するためのコンピュータビジョン手法を提案する。 ハンドヘルドステレオカメラによって収集された画像により、このシステムはエリプスをフルーツレットに当てて直径を計測する。 成長率を測定するために,アテンショナルグラフニューラルネットワークを用いて,異なる日間でフルーツレットを関連付ける。 我々は,リンゴ果樹園で収集したデータについて定量的な結果を提供するとともに,本手法の3%以内の短縮率を7倍の速度で予測でき,かつ手作業も大幅に削減できることを示す。 さらに、現場でロボットが捉えた画像について結果を提示し、プロセスを完全に自律化する次のステップについて論じる。

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