論文の概要: CherryPicker: Semantic Skeletonization and Topological Reconstruction of
Cherry Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04708v2
- Date: Thu, 17 Aug 2023 15:05:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 00:19:27.624492
- Title: CherryPicker: Semantic Skeletonization and Topological Reconstruction of
Cherry Trees
- Title（参考訳）: CherryPicker: セマンティック骨格化とチェリーツリーのトポロジカル再構築
- Authors: Lukas Meyer, Andreas Gilson, Oliver Scholz, Marc Stamminger
- Abstract要約: 木々の測光点雲を再構築する自動パイプラインであるCherryPickerを紹介する。
本システムでは, 3D 植物表現型アプリケーションにおいて, 自動処理を実現するために, 最先端のアルゴリズムを組み合わせている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8697834534260447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In plant phenotyping, accurate trait extraction from 3D point clouds of trees
is still an open problem. For automatic modeling and trait extraction of tree
organs such as blossoms and fruits, the semantically segmented point cloud of a
tree and the tree skeleton are necessary. Therefore, we present CherryPicker,
an automatic pipeline that reconstructs photo-metric point clouds of trees,
performs semantic segmentation and extracts their topological structure in form
of a skeleton. Our system combines several state-of-the-art algorithms to
enable automatic processing for further usage in 3D-plant phenotyping
applications. Within this pipeline, we present a method to automatically
estimate the scale factor of a monocular reconstruction to overcome scale
ambiguity and obtain metrically correct point clouds. Furthermore, we propose a
semantic skeletonization algorithm build up on Laplacian-based contraction. We
also show by weighting different tree organs semantically, our approach can
effectively remove artifacts induced by occlusion and structural size
variations. CherryPicker obtains high-quality topology reconstructions of
cherry trees with precise details.
- Abstract（参考訳）: 植物の表現型付けでは、木々の3次元点雲からの正確な形質の抽出はいまだに未解決の問題である。
花や果実などの木の器官の自動モデリングと形質抽出には,木と木の骨格の意味的に区切られた点雲が必要である。
そこで,木々の光度点雲を再構築し,セマンティックセグメンテーションを行い,そのトポロジ的構造を骨格として抽出するCherryPickerを提案する。
本システムでは, 3D 植物表現型アプリケーションにおいて, 自動処理を実現するために, 最先端のアルゴリズムを組み合わせる。
本パイプライン内では,単眼再構築のスケール係数を自動的に推定し,スケール曖昧さを克服し,計量的に正しい点雲を得る手法を提案する。
さらに,ラプラシアンに基づく収縮に基づくセマンティックスケルトン化アルゴリズムを提案する。
また,異なる木の器官を意味的に重み付けすることで,閉塞や構造的大きさの変化によって引き起こされるアーティファクトを効果的に除去できることを示す。
チェリーピッカーは桜の質の高いトポロジー復元を精巧に行う。
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