論文の概要: Occlusion Reasoning for Skeleton Extraction of Self-Occluded Tree Canopies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08387v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 01:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:56:15.308470
• Title: Occlusion Reasoning for Skeleton Extraction of Self-Occluded Tree Canopies
• Title（参考訳）: 自閉木キャノピーの骨格抽出のためのオクルージョン推論
• Authors: Chung Hee Kim, George Kantor
• Abstract要約: ツリースケルトンは、トポロジカル構造をコンパクトに記述し、有用な情報を含む。 本手法では, 可視幹, 枝, かつらを検出するために, インスタンスセグメンテーションネットワークを用いる。 本手法は,高度に隠蔽されたシーンにおいて,ベースライン法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.368313160283353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a method to extract the skeleton of a self-occluded tree canopy by estimating the unobserved structures of the tree. A tree skeleton compactly describes the topological structure and contains useful information such as branch geometry, positions and hierarchy. This can be critical to planning contact interactions for agricultural manipulation, yet is difficult to gain due to occlusion by leaves, fruits and other branches. Our method uses an instance segmentation network to detect visible trunk, branches, and twigs. Then, based on the observed tree structures, we build a custom 3D likelihood map in the form of an occupancy grid to hypothesize on the presence of occluded skeletons through a series of minimum cost path searches. We show that our method outperforms baseline methods in highly occluded scenes, demonstrated through a set of experiments on a synthetic tree dataset. Qualitative results are also presented on a real tree dataset collected from the field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 樹木の未保存構造を推定することにより, 自己閉鎖樹冠の骨格を抽出する方法を提案する。 木の骨格は位相構造をコンパクトに記述し、分岐幾何学、位置、階層といった有用な情報を含んでいる。 これは農業操作のための接触操作計画に不可欠であるが、葉、果実、その他の枝による閉塞のために得るのが困難である。 本手法では,インスタンスセグメンテーションネットワークを用いて目に見える幹,枝,小枝を検出する。 次に, 観測された木構造に基づいて, 占有格子の形をしたカスタム3次元ラバースマップを構築し, 最小コストパス探索による閉ざされた骨格の存在を仮定する。 本手法は,合成木データセット上での一連の実験により,高度にオクルードされたシーンにおいてベースラインメソッドよりも優れることを示す。 定性的結果は、フィールドから収集された実際のツリーデータセットにも表示される。

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