論文の概要: Efficient Search and Detection of Relevant Plant Parts using Semantics-Aware Active Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09801v1
• Date: Fri, 16 Jun 2023 12:22:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 14:00:38.586179
• Title: Efficient Search and Detection of Relevant Plant Parts using Semantics-Aware Active Vision
• Title（参考訳）: semantics-aware active vision を用いた植物関連部品の効率的な探索と検出
• Authors: Akshay K. Burusa, Joost Scholten, David Rapado Rincon, Xin Wang, Eldert J. van Henten, Gert Kootstra
• Abstract要約: トマトの収穫・除葉を自動化するためには、関係する植物部位を探索・検出することが重要である。 現在のアクティブビジョンアルゴリズムは、関連する部分と無関係な植物部位を区別できない。 本稿では,意味情報を用いて植物部位を識別するセマンティックアクティブビジョン戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.715649923429341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To automate harvesting and de-leafing of tomato plants using robots, it is important to search and detect the relevant plant parts, namely tomatoes, peduncles, and petioles. This is challenging due to high levels of occlusion in tomato greenhouses. Active vision is a promising approach which helps robots to deliberately plan camera viewpoints to overcome occlusion and improve perception accuracy. However, current active-vision algorithms cannot differentiate between relevant and irrelevant plant parts, making them inefficient for targeted perception of specific plant parts. We propose a semantic active-vision strategy that uses semantic information to identify the relevant plant parts and prioritises them during view planning using an attention mechanism. We evaluated our strategy using 3D models of tomato plants with varying structural complexity, which closely represented occlusions in the real world. We used a simulated environment to gain insights into our strategy, while ensuring repeatability and statistical significance. At the end of ten viewpoints, our strategy was able to correctly detect 85.5% of the plant parts, about 4 parts more on average per plant compared to a volumetric active-vision strategy. Also, it detected 5 and 9 parts more compared to two predefined strategies and 11 parts more compared to a random strategy. It also performed reliably with a median of 88.9% correctly-detected objects per plant in 96 experiments. Our strategy was also robust to uncertainty in plant and plant-part position, plant complexity, and different viewpoint sampling strategies. We believe that our work could significantly improve the speed and robustness of automated harvesting and de-leafing in tomato crop production.
• Abstract（参考訳）: ロボットを用いたトマトの収穫・脱リーフィングの自動化には,トマト,ペデュンクル,ペピオレスといった関連植物部位の探索と検出が重要である。 トマト温室の閉塞度が高いため、これは困難である。 アクティブビジョンは、ロボットが故意にカメラの視点を計画し、閉塞を克服し、知覚精度を向上させるための有望なアプローチである。 しかし、現在の能動画像アルゴリズムでは、関連する植物部品と無関係な植物部品を区別できないため、特定の植物部品をターゲットとする認識には非効率である。 本稿では,意味情報を用いて植物を識別し,アテンションメカニズムを用いたビュープランニング中に優先順位付けを行うセマンティックアクティブビジョン戦略を提案する。 実世界のオクルージョンをよく表す構造的複雑さの異なるトマトの3次元モデルを用いて,我々の戦略を評価した。 再現性と統計的意義を保証しながら、シミュレートされた環境を使って戦略の洞察を得ました。 10視点の最後には, プラントの85.5%を正確に検出し, 体積アクティブビジョンの戦略と比較して, プラント当たり平均で約4つの部品を検出できた。 また、事前定義された2つの戦略と、ランダムな戦略よりも11つの戦略より5と9が検出された。 また、96の実験で88.9%の精度で検出された被写体で確実に行われた。 また, 植物および植物部分の位置の不確実性, 植物の複雑性, 視点の異なるサンプリング戦略についても, 本戦略は堅牢であった。 我々は,トマト生産における自動収穫・脱葉の速度と堅牢性を大幅に向上させることができると考えている。

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