Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Detection, Positioning and Counting of Grape Bunches Using Robots

論文の概要: Automatic Detection, Positioning and Counting of Grape Bunches Using Robots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10464v1
Date: Thu, 12 Dec 2024 15:52:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 13:59:36.817760
Title: Automatic Detection, Positioning and Counting of Grape Bunches Using Robots
Title（参考訳）: ロボットによるグレープバンチの自動検出・位置決め・計数
Authors: Xumin Gao,
Abstract要約: Yolov3検出ネットワークは、ブドウ束の正確な検出を実現するために使用される。局所追跡アルゴリズムは、再配置を排除するために追加される。ブドウの束の数え上げが完了します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In order to promote agricultural automatic picking and yield estimation technology, this project designs a set of automatic detection, positioning and counting algorithms for grape bunches, and applies it to agricultural robots. The Yolov3 detection network is used to realize the accurate detection of grape bunches, and the local tracking algorithm is added to eliminate relocation. Then it obtains the accurate 3D spatial position of the central points of grape bunches using the depth distance and the spatial restriction method. Finally, the counting of grape bunches is completed. It is verified using the agricultural robot in the simulated vineyard environment. The project code is released at: https://github.com/XuminGaoGithub/Grape_bunches_count_using_robots.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 農業用自動収穫・収量推定技術の推進を目的として, ブドウ群の自動検出・位置決め・カウントアルゴリズムのセットを設計し, 農業用ロボットに適用する。 Yolov3検出ネットワークは、ブドウの群れの正確な検出を実現するために使用され、局所追跡アルゴリズムは、再配置を排除するために追加される。そして、深さ距離と空間制限法を用いて、ブドウ群集の中心点の正確な3次元空間位置を求める。最後に、ブドウの束の数え上げが完了する。人工ブドウ園環境における農業用ロボットを用いて検証を行った。プロジェクトコードは、https://github.com/XuminGaoGithub/Grape_bunches_count_using_robots.comでリリースされている。

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