Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyperspectral Image Reconstruction for Predicting Chick Embryo Mortality Towards Advancing Egg and Hatchery Industry

論文の概要: Hyperspectral Image Reconstruction for Predicting Chick Embryo Mortality Towards Advancing Egg and Hatchery Industry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13843v1
Date: Wed, 22 May 2024 17:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 23:05:13.683065
Title: Hyperspectral Image Reconstruction for Predicting Chick Embryo Mortality Towards Advancing Egg and Hatchery Industry
Title（参考訳）: ニワトリ胚死亡予測のためのハイパースペクトル画像再構成 : 卵・ハッチリー産業の育成に向けて
Authors: Md. Toukir Ahmed, Md Wadud Ahmed, Ocean Monjur, Jason Lee Emmert, Girish Chowdhary, Mohammed Kamruzzaman,
Abstract要約: 本研究の目的は、ニワトリ胚死亡の早期予測のために、RGB画像から高スペクトル像を再構成することである。再建法のうちHRNETは、MRAE 0.0955、RMSE 0.0159、PSNR 36.79 dBで印象的な復元性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.330587866383289
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the demand for food surges and the agricultural sector undergoes a transformative shift towards sustainability and efficiency, the need for precise and proactive measures to ensure the health and welfare of livestock becomes paramount. In the context of the broader agricultural landscape outlined, the application of Hyperspectral Imaging (HSI) takes on profound significance. HSI has emerged as a cutting-edge, non-destructive technique for fast and accurate egg quality analysis, including the detection of chick embryo mortality. However, the high cost and operational complexity compared to conventional RGB imaging are significant bottlenecks in the widespread adoption of HSI technology. To overcome these hurdles and unlock the full potential of HSI, a promising solution is hyperspectral image reconstruction from standard RGB images. This study aims to reconstruct hyperspectral images from RGB images for non-destructive early prediction of chick embryo mortality. Firstly, the performance of different image reconstruction algorithms, such as HRNET, MST++, Restormer, and EDSR were compared to reconstruct the hyperspectral images of the eggs in the early incubation period. Later, the reconstructed spectra were used to differentiate live from dead chick-producing eggs using the XGBoost and Random Forest classification methods. Among the reconstruction methods, HRNET showed impressive reconstruction performance with MRAE of 0.0955, RMSE of 0.0159, and PSNR of 36.79 dB. This study motivated that harnessing imaging technology integrated with smart sensors and data analytics has the potential to improve automation, enhance biosecurity, and optimize resource management towards sustainable agriculture 4.0.
Abstract（参考訳）: 食料需要が急増し、農業部門が持続可能性や効率に転換するにつれて、家畜の健康と福祉が最重要となるための正確かつ積極的な措置の必要性が高まっている。概説された広い農業景観の文脈において、ハイパースペクトルイメージング(HSI)の応用は極めて重要である。 HSIは、ニワトリ胚の死亡率の検出を含む、高速で正確な卵品質分析のための最先端で非破壊的な技術として登場した。しかし、従来のRGB画像と比較すると、コストと運用上の複雑さは、HSI技術の普及において重大なボトルネックとなっている。これらのハードルを克服し、HSIの潜在能力を最大限に活用するために、期待できる解決策は標準RGB画像からのハイパースペクトル画像再構成である。本研究の目的は, ニワトリ胚死亡の非破壊的早期予測のために, RGB画像から高スペクトル像を再構成することである。まず, HRNET, MST++, Restormer, EDSRなどの異なる画像再構成アルゴリズムの性能を比較し, 初期卵子のハイパースペクトル像の再構成を行った。その後、XGBoost法とランダムフォレスト分類法を用いて、復元されたスペクトルを用いて死んだニワトリの卵を区別した。再建法のうちHRNETは、MRAE 0.0955、RMSE 0.0159、PSNR 36.79 dBで印象的な復元性能を示した。この研究は、スマートセンサとデータ分析を統合したイメージング技術を活用することで、自動化を改善し、バイオセキュリティを強化し、持続可能な農業4.0に向けた資源管理を最適化する可能性があることを動機付けている。

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