論文の概要: BranchPoseNet: Characterizing tree branching with a deep learning-based pose estimation approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14755v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 07:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 21:12:18.818058
• Title: BranchPoseNet: Characterizing tree branching with a deep learning-based pose estimation approach
• Title（参考訳）: BranchPoseNet: 深層学習に基づくポーズ推定アプローチによる木の分岐の特徴付け
• Authors: Stefano Puliti, Carolin Fischer, Rasmus Astrup,
• Abstract要約: 本稿では、ポーズ推定深層学習モデルを用いて、近位レーザー走査データ中の木の輪郭を自動的に検出するパイプラインを提案する。 正確な輪郭検出は、木の成長パターン、木質に関する貴重な洞察を与え、林業価値連鎖全体にわたって木を追跡するバイオメトリックマーカーとして使われる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an automated pipeline for detecting tree whorls in proximally laser scanning data using a pose-estimation deep learning model. Accurate whorl detection provides valuable insights into tree growth patterns, wood quality, and offers potential for use as a biometric marker to track trees throughout the forestry value chain. The workflow processes point cloud data to create sectional images, which are subsequently used to identify keypoints representing tree whorls and branches along the stem. The method was tested on a dataset of destructively sampled individual trees, where the whorls were located along the stems of felled trees. The results demonstrated strong potential, with accurate identification of tree whorls and precise calculation of key structural metrics, unlocking new insights and deeper levels of information from individual tree point clouds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ポーズ推定深層学習モデルを用いて、近位レーザー走査データ中の木の輪郭を自動的に検出するパイプラインを提案する。 正確な輪郭検出は、木の成長パターン、木質に関する貴重な洞察を与え、林業価値連鎖全体にわたって木を追跡するバイオメトリックマーカーとして使われる可能性がある。 ワークフローはクラウドデータをポイントに処理してセクションイメージを生成し、その後、幹に沿った木の輪郭と枝を表すキーポイントを識別する。 この手法は、倒木幹に沿って輪郭が配置された、破壊的にサンプリングされた個々の木のデータセットで試験された。 その結果、木の輪郭を正確に同定し、重要な構造指標を正確に計算し、個々の樹点雲から新たな洞察とより深い情報のレベルを解き放った。

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