論文の概要: Precise Apple Detection and Localization in Orchards using YOLOv5 for Robotic Harvesting Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06260v1
• Date: Fri, 10 May 2024 06:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:37:41.743060
• Title: Precise Apple Detection and Localization in Orchards using YOLOv5 for Robotic Harvesting Systems
• Title（参考訳）: YOLOv5による果樹園の精密Apple検出と位置推定
• Authors: Jiang Ziyue, Yin Bo, Lu Boyun,
• Abstract要約: 対象検出モデル YOLOv5 を用いたリンゴ検出と位置推定のための新しい手法を提案する。 以上の結果から, YOLOv5モデルではリンゴ検出精度が約85%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of agricultural robotics holds immense promise for transforming fruit harvesting practices, particularly within the apple industry. The accurate detection and localization of fruits are pivotal for the successful implementation of robotic harvesting systems. In this paper, we propose a novel approach to apple detection and position estimation utilizing an object detection model, YOLOv5. Our primary objective is to develop a robust system capable of identifying apples in complex orchard environments and providing precise location information. To achieve this, we curated an autonomously labeled dataset comprising diverse apple tree images, which was utilized for both training and evaluation purposes. Through rigorous experimentation, we compared the performance of our YOLOv5-based system with other popular object detection models, including SSD. Our results demonstrate that the YOLOv5 model outperforms its counterparts, achieving an impressive apple detection accuracy of approximately 85%. We believe that our proposed system's accurate apple detection and position estimation capabilities represent a significant advancement in agricultural robotics, laying the groundwork for more efficient and sustainable fruit harvesting practices.
• Abstract（参考訳）: 農業ロボティクスの進歩は、特にリンゴ産業において、果実収穫の実践を変革する大きな可能性を秘めている。 果実の正確な検出と局在化は、ロボット収穫システムの成功に不可欠である。 本稿では,物体検出モデルYOLOv5を用いたリンゴ検出と位置推定のための新しいアプローチを提案する。 我々の主な目的は、複雑な果樹園環境のリンゴを識別し、正確な位置情報を提供する堅牢なシステムを開発することである。 そこで我々は,多種多様なリンゴのイメージからなる自律ラベル付きデータセットをキュレートし,学習と評価の両目的に利用した。 厳密な実験を通じて、我々のYOLOv5ベースのシステムの性能を、SSDを含む他の一般的なオブジェクト検出モデルと比較した。 以上の結果から, YOLOv5モデルではリンゴ検出精度が約85%向上した。 提案システムの正確なリンゴ検出と位置推定能力は,農業ロボティクスの大幅な進歩を反映し,より効率的で持続可能な果樹栽培の実践の基盤を築き上げていると考えられる。

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