Fugu-MT 論文翻訳(概要): Immature Green Apple Detection and Sizing in Commercial Orchards using YOLOv8 and Shape Fitting Techniques

論文の概要: Immature Green Apple Detection and Sizing in Commercial Orchards using YOLOv8 and Shape Fitting Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08629v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 12:10:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:50:36.817155
Title: Immature Green Apple Detection and Sizing in Commercial Orchards using YOLOv8 and Shape Fitting Techniques
Title（参考訳）: YOLOv8と形状フィッティング技術を用いた商業用果樹の未熟リンゴの検出とサイズ
Authors: Ranjan Sapkota, Dawood Ahmed, Martin Churuvija, Manoj Karkee
Abstract要約: 本研究は,3次元点雲データ上の幾何形状整合技術と合わせて,最先端のYOLOv8オブジェクト検出とインスタンス分割アルゴリズムを用いた。この手法は、Intel RealSense D435iとMicrosoft Azure Kinect DKという2つのRGB-Dセンサーを利用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36868085124383626
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Detecting and estimating size of apples during the early stages of growth is crucial for predicting yield, pest management, and making informed decisions related to crop-load management, harvest and post-harvest logistics, and marketing. Traditional fruit size measurement methods are laborious and time-consuming. This study employs the state-of-the-art YOLOv8 object detection and instance segmentation algorithm in conjunction with geometric shape fitting techniques on 3D point cloud data to accurately determine the size of immature green apples (or fruitlet) in a commercial orchard environment. The methodology utilized two RGB-D sensors: the Intel RealSense D435i and the Microsoft Azure Kinect DK. Notably, the YOLOv8 instance segmentation models exhibited proficiency in immature green apple detection, with the YOLOv8m-seg model clinching the highest AP@0.5 and AP@0.75 scores of 0.94 and 0.91, respectively. Leveraging the ellipsoid fitting technique on images from the Azure Kinect, we observed remarkable metrics, including an RMSE of 2.35, MAE of 1.66, MAPE of 6.15, and an R-squared value of 0.9. Challenges such as partial occlusion, where YOLOv8 sometimes misinterpreted immature green apple clusters, were recognized. In a comparison of 102 outdoor samples, the Microsoft Azure Kinect showed better performance than the Intel Realsense D435i, as supported by the MAE data. This study emphasizes the combined effectiveness of shape-fitting methods and 3D sensors in improving fruitlet sizing for agriculture.
Abstract（参考訳）: 成長の初期段階におけるリンゴの大きさの検出と推定は、収量予測、害虫管理、作物の負荷管理、収穫と収穫後の物流、およびマーケティングに関するインフォームドな決定に不可欠である。伝統的な果実の大きさ測定法は、手間と時間を要する。本研究は,3次元点雲データ上の幾何形状整合技術と合わせて,最先端のYOLOv8オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションアルゴリズムを用いて,商業用果樹園環境における未熟リンゴ(フルーツレット)のサイズを正確に判定する。この手法は、Intel RealSense D435iとMicrosoft Azure Kinect DKという2つのRGB-Dセンサーを利用した。特に、YOLOv8インスタンスセグメンテーションモデルでは未熟なリンゴの検出に習熟し、YOLOv8mセグモデルではAP@0.5とAP@0.75のスコアがそれぞれ0.94と0.91である。 Azure Kinectの画像に楕円体フィッティング技術を活用することで、RMSEの2.35、MAEの1.66、MAPEの6.15、R2乗値の0.9などの顕著な指標を観測した。 YOLOv8が未熟リンゴ群を誤って解釈する部分閉塞などの課題が認められた。 102個の屋外サンプルを比較すると、Microsoft Azure Kinectは、MAEデータでサポートされているIntel Realsense D435iよりも優れたパフォーマンスを示した。本研究は, 形状適合法と3次元センサの併用による農業用果実サイズの改善を強調する。

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