論文の概要: High-throughput 3D shape completion of potato tubers on a harvester

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21341v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:41:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:58.211332
• Title: High-throughput 3D shape completion of potato tubers on a harvester
• Title（参考訳）: 収穫機におけるジャガイモ塊茎の高出力3次元形状仕上げ
• Authors: Pieter M. Blok, Federico Magistri, Cyrill Stachniss, Haozhou Wang, James Burridge, Wei Guo,
• Abstract要約: CoRe++は、RGB-D画像から3D形状を完成させることのできる3D形状補完ネットワークである。 CoRe++は高速かつ正確で、オペレーショナルトリガーに実装できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.52522554337409
• License:
• Abstract: Potato yield is an important metric for farmers to further optimize their cultivation practices. Potato yield can be estimated on a harvester using an RGB-D camera that can estimate the three-dimensional (3D) volume of individual potato tubers. A challenge, however, is that the 3D shape derived from RGB-D images is only partially completed, underestimating the actual volume. To address this issue, we developed a 3D shape completion network, called CoRe++, which can complete the 3D shape from RGB-D images. CoRe++ is a deep learning network that consists of a convolutional encoder and a decoder. The encoder compresses RGB-D images into latent vectors that are used by the decoder to complete the 3D shape using the deep signed distance field network (DeepSDF). To evaluate our CoRe++ network, we collected partial and complete 3D point clouds of 339 potato tubers on an operational harvester in Japan. On the 1425 RGB-D images in the test set (representing 51 unique potato tubers), our network achieved a completion accuracy of 2.8 mm on average. For volumetric estimation, the root mean squared error (RMSE) was 22.6 ml, and this was better than the RMSE of the linear regression (31.1 ml) and the base model (36.9 ml). We found that the RMSE can be further reduced to 18.2 ml when performing the 3D shape completion in the center of the RGB-D image. With an average 3D shape completion time of 10 milliseconds per tuber, we can conclude that CoRe++ is both fast and accurate enough to be implemented on an operational harvester for high-throughput potato yield estimation. CoRe++'s high-throughput and accurate processing allows it to be applied to other tuber, fruit and vegetable crops, thereby enabling versatile, accurate and real-time yield monitoring in precision agriculture. Our code, network weights and dataset are publicly available at https://github.com/UTokyo-FieldPhenomics-Lab/corepp.git.
• Abstract（参考訳）: ジャガイモの収穫は農夫にとって栽培の慣行をさらに最適化する重要な指標である。 ジャガイモの3次元(3D)体積を推定できるRGB-Dカメラを用いて収穫機上でのポテト収量を推定することができる。 しかし、RGB-D画像から得られる3次元形状は部分的にしか完成せず、実際の体積を過小評価していない。 この問題に対処するため,我々は,RGB-D画像から3次元形状を完結できるCoRe++という3次元形状補完ネットワークを開発した。 CoRe++は、畳み込みエンコーダとデコーダで構成されるディープラーニングネットワークである。 エンコーダは、深部符号距離場ネットワーク(DeepSDF)を用いて、デコーダが使用する遅延ベクトルにRGB-D画像を圧縮して3次元形状を完成させる。 筆者らはCoRe++ネットワークの評価のために, ジャガイモ339羽の3D点群の部分的および完全な3D点群を日本の収穫機で収集した。 テストセットの1425枚のRGB-D画像(51個のポテトポテトポテトポテトポテトポテトを表現)では,ネットワークの完成精度は平均2.8mmに達した。 体積推定では、根平均二乗誤差(RMSE)は22.6mlであり、線形回帰(31.1ml)とベースモデル(36.9ml)のRMSEよりも優れていた。 RGB-D画像の中心で3次元形状完了を行う場合,RMSEはさらに18.2mlまで低減できることがわかった。 高出力ジャガイモ収量推定のための操作式収穫機において,CoRe++の3次元形状完了時間は平均10ミリ秒であり,高速かつ高精度である。 CoRe++の高スループットで正確な処理により、他の塊茎、果物、野菜の作物にも適用できるため、精密農業における多目的で正確でリアルタイムな収量モニタリングが可能になる。 私たちのコード、ネットワークウェイト、データセットはhttps://github.com/UTokyo-FieldPhenomics-Lab/corepp.git.comで公開されています。

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