論文の概要: Towards Efficient and Intelligent Laser Weeding: Method and Dataset for Weed Stem Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06255v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 08:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:46.370216
• Title: Towards Efficient and Intelligent Laser Weeding: Method and Dataset for Weed Stem Detection
• Title（参考訳）: 効率的な高能率・高能率レーザー除草に向けて:除草ステム検出のための方法とデータセット
• Authors: Dingning Liu, Jinzhe Li, Haoyang Su, Bei Cui, Zhihui Wang, Qingbo Yuan, Wanli Ouyang, Nanqing Dong,
• Abstract要約: 本研究は,レーザー除草における雑草認識の実証的研究としては初めてである。 我々は,雑草の検出と雑草の局在を1つのエンドツーエンドシステムに統合した。 提案システムは,既存の雑草認識システムと比較して,雑草の精度を6.7%向上し,エネルギーコストを32.3%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.65457287518379
• License:
• Abstract: Weed control is a critical challenge in modern agriculture, as weeds compete with crops for essential nutrient resources, significantly reducing crop yield and quality. Traditional weed control methods, including chemical and mechanical approaches, have real-life limitations such as associated environmental impact and efficiency. An emerging yet effective approach is laser weeding, which uses a laser beam as the stem cutter. Although there have been studies that use deep learning in weed recognition, its application in intelligent laser weeding still requires a comprehensive understanding. Thus, this study represents the first empirical investigation of weed recognition for laser weeding. To increase the efficiency of laser beam cut and avoid damaging the crops of interest, the laser beam shall be directly aimed at the weed root. Yet, weed stem detection remains an under-explored problem. We integrate the detection of crop and weed with the localization of weed stem into one end-to-end system. To train and validate the proposed system in a real-life scenario, we curate and construct a high-quality weed stem detection dataset with human annotations. The dataset consists of 7,161 high-resolution pictures collected in the field with annotations of 11,151 instances of weed. Experimental results show that the proposed system improves weeding accuracy by 6.7% and reduces energy cost by 32.3% compared to existing weed recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 雑草管理は現代の農業において重要な課題であり、雑草は農作物と必須の栄養資源を競い合い、作物の収量と品質を著しく低下させる。 化学・機械的なアプローチを含む伝統的な雑草防除法は、環境影響や効率の関連など、現実的な制限がある。 新たな効果的なアプローチは、レーザービームをステムカッターとして使用するレーザー除草である。 深層学習を雑草認識に用いた研究はいくつかあるが、インテリジェントレーザー雑草への応用には包括的理解が必要である。 本研究は,レーザー除草における雑草認識の実証的研究である。 レーザ切断の効率を高め、関心の作物の損傷を避けるため、レーザビームは、雑草の根に直接向けられる。 しかし、雑草の茎検出は未発見の問題のままである。 我々は,雑草の検出と雑草の局在を1つのエンドツーエンドシステムに統合した。 提案システムを実生活シナリオで訓練し,検証するために,人間のアノテーションを用いた高品質な雑草茎検出データセットをキュレートし,構築する。 データセットは、フィールドで収集された7,161枚の高解像度画像と、11,151個の雑草のアノテーションで構成されている。 実験の結果,既存の雑草認識システムと比較して,除草精度が6.7%向上し,エネルギーコストが32.3%削減された。

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