論文の概要: Apple scab detection in orchards using deep learning on colour and multispectral images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08818v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 11:33:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:03:00.006900
• Title: Apple scab detection in orchards using deep learning on colour and multispectral images
• Title（参考訳）: カラー画像とマルチスペクトル画像の深層学習による果樹園のApple scab検出
• Authors: Robert Rou\v{s}, Joseph Peller, Gerrit Polder, Selwin Hageraats, Thijs Ruigrok, Pieter M. Blok
• Abstract要約: Apple scabは、Venturia inaequalisによって引き起こされる真菌病である。 本稿では,リンゴの症状を正確に同定するための深層学習とハイパースペクトルイメージングの有用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Apple scab is a fungal disease caused by Venturia inaequalis. Disease is of particular concern for growers, as it causes significant damage to fruit and leaves, leading to loss of fruit and yield. This article examines the ability of deep learning and hyperspectral imaging to accurately identify an apple symptom infection in apple trees. In total, 168 image scenes were collected using conventional RGB and Visible to Near-infrared (VIS-NIR) spectral imaging (8 channels) in infected orchards. Spectral data were preprocessed with an Artificial Neural Network (ANN) trained in segmentation to detect scab pixels based on spectral information. Linear Discriminant Analysis (LDA) was used to find the most discriminating channels in spectral data based on the healthy leaf and scab infested leaf spectra. Five combinations of false-colour images were created from the spectral data and the segmentation net results. The images were trained and evaluated with a modified version of the YOLOv5 network. Despite the promising results of deep learning using RGB images (P=0.8, mAP@50=0.73), the detection of apple scab in apple trees using multispectral imaging proved to be a difficult task. The high-light environment of the open field made it difficult to collect a balanced spectrum from the multispectral camera, since the infrared channel and the visible channels needed to be constantly balanced so that they did not overexpose in the images.
• Abstract（参考訳）: Apple scabは、Venturia inaequalisによって引き起こされる真菌病である。 病は、果実や葉に大きな損傷を与え、果実や収量を失うため、栽培者にとって特に懸念される。 本稿では,リンゴの症状を正確に同定するための深層学習とハイパースペクトルイメージングの有用性について検討する。 感染した果樹園において,従来のRGBとVisible to Near-Infrared (VIS-NIR)スペクトル画像 (8チャンネル) を用いて168の画像シーンを収集した。 スペクトルデータは、スペクトル情報に基づいてsabピクセルを検出するためにセグメンテーションで訓練された人工ニューラルネットワーク(ANN)で前処理された。 リニア判別分析 (LDA) を用いて, 健全な葉と落葉スペクトルに基づいて, スペクトルデータ中の最も識別性の高いチャネルを同定した。 スペクトルデータとセグメンテーションネットの結果から5つの偽色画像の組み合わせが得られた。 画像は、YOLOv5ネットワークの修正版で訓練され、評価された。 rgb画像を用いたディープラーニング(p=0.8, map@50=0.73)の有望な結果にもかかわらず,マルチスペクトルイメージングによるリンゴのスケアの検出は困難であった。 オープンフィールドの高照度環境は、赤外線チャネルと可視チャネルは、画像に過剰に露光しないように常にバランスをとる必要があるため、マルチスペクトルカメラからバランスの取れたスペクトルを収集することが困難になった。

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