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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01506v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 19:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 19:23:54.485406
• 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コンピュータビジョンで測定する手法を提案する。 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。 提案システムは,現行手法の3.5%以内において,6倍の速度向上を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.303112417588331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a computer vision-based approach to measure the sizes and growth rates of apple fruitlets. Measuring the growth rates of apple fruitlets is important because it allows apple growers to determine when to apply chemical thinners to their crops in order 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. With images collected by a hand-held stereo camera, our system, segments, clusters, and fits ellipses to fruitlets to measure their diameters. The growth rates are then calculated by temporally associating clustered fruitlets across days. We provide quantitative results on data collected in an apple orchard, and demonstrate that our system is able to predict abscise rates within 3.5% of the current method with a 6 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 required to make the process fully autonomous.
• Abstract（参考訳）: 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に基づく手法を提案する。 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いつ作物に化学薄型化剤を施すか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。 ハンドヘルドステレオカメラによって収集された画像では、私たちのシステム、セグメント、クラスタ、エリプをフルーツレットに収めて直径を測定する。 その後、成長速度を時間的に関連づけて計算する。 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し,本システムは6倍の速さで3.5%の短縮率を予測できるが,手作業は大幅に削減できることを示した。 さらに,現場のロボットシステムで撮影された画像についての結果を提示し,そのプロセスが完全に自律的になるために必要な次のステップについて考察する。

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