論文の概要: Corn Ear Detection and Orientation Estimation Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14954v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 15:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:47.176137
• Title: Corn Ear Detection and Orientation Estimation Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたコーン耳検出と方位推定
• Authors: Nathan Sprague, John Evans, Michael Mardikes,
• Abstract要約: 本稿では,コーンの耳を画像シーケンスで検出・追跡するコンピュータビジョンに基づくシステムを提案する。 提案システムは、耳の向きを正確に検出し、追跡し、予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26813152817733554
• License:
• Abstract: Monitoring growth behavior of maize plants such as the development of ears can give key insights into the plant's health and development. Traditionally, the measurement of the angle of ears is performed manually, which can be time-consuming and prone to human error. To address these challenges, this paper presents a computer vision-based system for detecting and tracking ears of corn in an image sequence. The proposed system could accurately detect, track, and predict the ear's orientation, which can be useful in monitoring their growth behavior. This can significantly save time compared to manual measurement and enables additional areas of ear orientation research and potential increase in efficiencies for maize production. Using an object detector with keypoint detection, the algorithm proposed could detect 90 percent of all ears. The cardinal estimation had a mean absolute error (MAE) of 18 degrees, compared to a mean 15 degree difference between two people measuring by hand. These results demonstrate the feasibility of using computer vision techniques for monitoring maize growth and can lead to further research in this area.
• Abstract（参考訳）: 耳の発達などのトウモロコシの生育挙動のモニタリングは、植物の健康と発達に重要な洞察を与える。 伝統的に、耳の角度の計測は手動で行われるため、時間を要することがあり、人的ミスを招きやすい。 これらの課題に対処するために,コーンの耳を画像シーケンスで検出・追跡するコンピュータビジョンに基づくシステムを提案する。 提案システムは、耳の向きを正確に検出し、追跡し、予測することができる。 これにより、手動測定と比較して時間を大幅に節約することができ、耳の向きの研究のさらなる領域と、トウモロコシ生産の効率性を高めることができる。 キーポイント検出を備えた物体検出装置を用いて、提案されたアルゴリズムは全ての耳の90%を検出できる。 平均絶対誤差(MAE)は,手動で測定した2人の平均15度差と比較すると,平均18度であった。 これらの結果は、トウモロコシの成長を監視するためにコンピュータビジョン技術を使うことの可能性を示し、この分野のさらなる研究に繋がる可能性がある。

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