Fugu-MT 論文翻訳(概要): CS-TRD: a Cross Sections Tree Ring Detection method

論文の概要: CS-TRD: a Cross Sections Tree Ring Detection method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10809v1
Date: Thu, 18 May 2023 08:43:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-19 16:14:45.903064
Title: CS-TRD: a Cross Sections Tree Ring Detection method
Title（参考訳）: CS-TRD:クロスセクションツリーリング検出方法
Authors: Henry Marichal, Diego Passarella and Gregory Randall
Abstract要約: この方法は、木の成長環に対応するエッジの検出、処理、接続に基づいている。この手法は完全に自動化され、UruDendroデータセットのFスコアは89%に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This work describes a Tree Ring Detection method for complete Cross-Sections of trees (CS-TRD). The method is based on the detection, processing, and connection of edges corresponding to the tree's growth rings. The method depends on the parameters for the Canny Devernay edge detector ($\sigma$ and two thresholds), a resize factor, the number of rays, and the pith location. The first five parameters are fixed by default. The pith location can be marked manually or using an automatic pith detection algorithm. Besides the pith localization, the CS-TRD method is fully automated and achieves an F-Score of 89\% in the UruDendro dataset (of Pinus Taeda) with a mean execution time of 17 seconds and of 97\% in the Kennel dataset (of Abies Alba) with an average execution time 11 seconds.
Abstract（参考訳）: 本研究は,全木断面(CS-TRD)に対するツリーリング検出法について述べる。この方法は、木の成長環に対応するエッジの検出、処理、接続に基づいている。この方法は、Canny Devernayエッジ検出器(\sigma$と2つのしきい値)、リサイズ係数、光線数、およびピット位置のパラメータに依存する。最初の5つのパラメータはデフォルトで固定される。ピス位置は手動でマークしたり、自動ピス検出アルゴリズムを用いてマークすることができる。ピットローカライゼーションの他に、CS-TRD法は完全に自動化され、UruDendroデータセット(Pinus Taeda)の平均実行時間は17秒で、平均実行時間11秒でKennelデータセット(Abeies Alba)の99%のFスコアを達成する。

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