論文の概要: TimberVision: A Multi-Task Dataset and Framework for Log-Component Segmentation and Tracking in Autonomous Forestry Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07360v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 14:30:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:22.185715
• Title: TimberVision: A Multi-Task Dataset and Framework for Log-Component Segmentation and Tracking in Autonomous Forestry Operations
• Title（参考訳）: TimberVision: 自律林業におけるログコンポーネント分割と追跡のためのマルチタスクデータセットとフレームワーク
• Authors: Daniel Steininger, Julia Simon, Andreas Trondl, Markus Murschitz,
• Abstract要約: 51kのトランク成分を含む2k以上の注釈付きRGB画像からなるTimberVisionデータセットを紹介した。 我々は、両方のタスクに対してモデルによって検出されたコンポーネントを統一されたトランク表現に融合する汎用フレームワークを導入する。 私たちのソリューションは幅広いアプリケーションシナリオに適しており、他のセンサーのモダリティと簡単に組み合わせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0499240875881997
• License:
• Abstract: Timber represents an increasingly valuable and versatile resource. However, forestry operations such as harvesting, handling and measuring logs still require substantial human labor in remote environments posing significant safety risks. Progressively automating these tasks has the potential of increasing their efficiency as well as safety, but requires an accurate detection of individual logs as well as live trees and their context. Although initial approaches have been proposed for this challenging application domain, specialized data and algorithms are still too scarce to develop robust solutions. To mitigate this gap, we introduce the TimberVision dataset, consisting of more than 2k annotated RGB images containing a total of 51k trunk components including cut and lateral surfaces, thereby surpassing any existing dataset in this domain in terms of both quantity and detail by a large margin. Based on this data, we conduct a series of ablation experiments for oriented object detection and instance segmentation and evaluate the influence of multiple scene parameters on model performance. We introduce a generic framework to fuse the components detected by our models for both tasks into unified trunk representations. Furthermore, we automatically derive geometric properties and apply multi-object tracking to further enhance robustness. Our detection and tracking approach provides highly descriptive and accurate trunk representations solely from RGB image data, even under challenging environmental conditions. Our solution is suitable for a wide range of application scenarios and can be readily combined with other sensor modalities.
• Abstract（参考訳）: ティンバーはますます価値が高く、多用途な資源である。 しかし, 伐採, 伐採, 取扱, 伐採などの林業では, 遠隔地における人的労働力の確保が困難な状況にある。 これらのタスクを段階的に自動化することは、効率性と安全性を高める可能性があるが、個々のログとライブツリーとそのコンテキストを正確に検出する必要がある。 この挑戦的なアプリケーションドメインに対する最初のアプローチは提案されているが、厳密なソリューションを開発するには、特別なデータとアルゴリズムが不足している。 このギャップを軽減するために,カット面と横面を含む51kのトランク成分を含む2k以上の注釈付きRGB画像からなるTimberVisionデータセットを導入する。 このデータに基づいて、オブジェクト指向オブジェクトの検出とインスタンスのセグメンテーションのための一連のアブレーション実験を行い、複数のシーンパラメータがモデル性能に与える影響を評価する。 我々は、両方のタスクに対してモデルによって検出されたコンポーネントを統一されたトランク表現に融合する汎用フレームワークを導入する。 さらに,幾何特性を自動的に導出し,頑健性を高めるために多対象追跡を適用した。 我々の検出・追跡手法は、厳しい環境条件下であっても、RGB画像データのみから高説明的かつ正確なトランク表現を提供する。 私たちのソリューションは幅広いアプリケーションシナリオに適しており、他のセンサーのモダリティと簡単に組み合わせることができる。

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