論文の概要: 3D tomatoes' localisation with monocular cameras using histogram filters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05762v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 14:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 09:11:33.421841
- Title: 3D tomatoes' localisation with monocular cameras using histogram filters
- Title(参考訳): ヒストグラムフィルタを用いた単眼カメラによる3dトマトのローカライズ
- Authors: Sandro Costa Magalh\~aes and Filipe Neves dos Santos and Ant\'onio
Paulo Moreira and Jorge Dias
- Abstract要約: RGB-Dカメラは、雷の干渉によりオープンフィールド環境下で制限される。
本研究ではヒストグラムフィルタを用いてトマトにおけるトマトの位置を推定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.920784695181201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Performing tasks in agriculture, such as fruit monitoring or harvesting,
requires perceiving the objects' spatial position. RGB-D cameras are limited
under open-field environments due to lightning interferences. Therefore, in
this study, we approach the use of Histogram Filters (Bayesian Discrete
Filters) to estimate the position of tomatoes in the tomato plant. Two kernel
filters were studied: the square kernel and the Gaussian kernel. The
implemented algorithm was essayed in simulation, with and without Gaussian
noise and random noise, and in a testbed at laboratory conditions. The
algorithm reported a mean absolute error lower than 10 mm in simulation and 20
mm in the testbed at laboratory conditions with an assessing distance of about
0.5 m. So, the results are viable for real environments and should be improved
at closer distances.
- Abstract(参考訳): 果物のモニタリングや収穫などの農業における作業には、対象物の空間的位置を認識する必要がある。
RGB-Dカメラは、雷の干渉によりオープンフィールド環境で制限される。
そこで本研究では,トマト植物におけるトマトの位置を推定するために,ヒストグラムフィルタ(ベイズ離散フィルタ)を用いた。
2つのカーネルフィルタ(平方核とガウス核)が研究された。
実装されたアルゴリズムは、ガウスノイズとランダムノイズのないシミュレーションと、実験室での試験ベッドでエッセイされた。
このアルゴリズムは、シミュレーションで10mm未満の絶対誤差を報告し、実験室の条件で試験床で約0.5mの平均絶対誤差を20mmと報告した。
したがって、結果は実際の環境で実現可能であり、より近い距離で改善されるべきである。
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