論文の概要: Exploring Accurate 3D Phenotyping in Greenhouse through Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15981v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 02:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 20:12:47.747631
• Title: Exploring Accurate 3D Phenotyping in Greenhouse through Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる温室の正確な3次元現象の解明
• Authors: unhong Zhao, Wei Ying, Yaoqiang Pan, Zhenfeng Yi, Chao Chen, Kewei Hu, Hanwen Kang,
• Abstract要約: コントロールされた実験室環境における伝統的な表現型付けは、価値はあるものの、実際の環境下での植物の成長を理解するには不十分である。 本研究では, 温室環境下でのトウガラシの個体内表現の精度を高めるために, ニューラル放射場を用いた学習に基づく表現法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.911597507286465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate collection of plant phenotyping is critical to optimising sustainable farming practices in precision agriculture. Traditional phenotyping in controlled laboratory environments, while valuable, falls short in understanding plant growth under real-world conditions. Emerging sensor and digital technologies offer a promising approach for direct phenotyping of plants in farm environments. This study investigates a learning-based phenotyping method using the Neural Radiance Field to achieve accurate in-situ phenotyping of pepper plants in greenhouse environments. To quantitatively evaluate the performance of this method, traditional point cloud registration on 3D scanning data is implemented for comparison. Experimental result shows that NeRF(Neural Radiance Fields) achieves competitive accuracy compared to the 3D scanning methods. The mean distance error between the scanner-based method and the NeRF-based method is 0.865mm. This study shows that the learning-based NeRF method achieves similar accuracy to 3D scanning-based methods but with improved scalability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 植物表現の正確な収集は、精密農業における持続可能な農業慣行の最適化に不可欠である。 コントロールされた実験室環境における伝統的な表現型付けは、価値はあるものの、実際の環境下での植物の成長を理解するには不十分である。 新たなセンサーとデジタル技術は、農業環境における植物を直接表現するための有望なアプローチを提供する。 本研究では, 温室環境下でのトウガラシの個体内表現の精度を高めるために, ニューラル放射場を用いた学習に基づく表現法について検討した。 本手法の性能を定量的に評価するために,従来の3次元走査データにおける点群登録を行い,比較を行った。 実験結果から,NeRF(Neural Radiance Fields)は3次元走査法と比較して精度が高いことがわかった。 スキャナー法とNeRF法の平均距離誤差は0.865mmである。 本研究では,学習に基づくNeRF法が3次元走査法と類似の精度を実現するが,スケーラビリティと堅牢性は向上することを示した。

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