論文の概要: Data-driven worker activity recognition and picking efficiency estimation in manual strawberry harvesting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22809v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 18:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:38:08.472816
• Title: Data-driven worker activity recognition and picking efficiency estimation in manual strawberry harvesting
• Title（参考訳）: 手作業によるイチゴ収穫における作業者の行動認識と収穫効率の推定
• Authors: Uddhav Bhattarai, Rajkishan Arikapudi, Steven A. Fennimore, Frank N Martin, Stavros G. Vougioukas,
• Abstract要約: ピッカー効率を推定するためには、ピッカーと非ピッカー活動の正確な識別が不可欠である。 本研究では, 商業用イチゴ収穫におけるピッカーの効率を評価するための実用的システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Manual fruit harvesting is common in agriculture, but the amount of time that pickers spend on nonproductive activities can make it very inefficient. Accurately identifying picking vs. non-picking activity is crucial for estimating picker efficiency and optimizing labor management and the harvest process. In this study, a practical system was developed to calculate the efficiency of pickers in commercial strawberry harvesting. Instrumented picking carts were used to record in real-time the harvested fruit weight, geo-location, and cart movement. A fleet of these carts was deployed during the commercial strawberry harvest season in Santa Maria, CA. The collected data was then used to train a CNN-LSTM-based deep neural network to classify a picker's activity into ``Pick" and ``NoPick" classes. Experimental evaluations showed that the CNN-LSTM model showed promising activity recognition performance with an F1 score accuracy of up to 0.974. The classification results were then used to compute two worker efficiency metrics: the percentage of time spent actively picking, and the time required to fill a tray. Analysis of the season-long harvest data showed that the pickers spent an average of 73.56% of their total harvest time actively picking strawberries, with an average tray fill time of 6.22 minutes. The mean accuracies of these metrics were 96.29% and 95.42%, respectively. When integrated on a commercial scale, the proposed technology could aid growers in automated worker activity monitoring and harvest optimization, ultimately helping to reduce non-productive time and enhance overall harvest efficiency.
• Abstract（参考訳）: 手作業による果物の収穫は農業では一般的であるが、ピッカーが非生産的活動に費やす時間は非常に非効率である。 選別と非選別活動の正確な識別は、選別効率を推定し、労働管理と収穫プロセスの最適化に不可欠である。 本研究では, 商業用イチゴ収穫におけるピッカーの効率を評価するための実用的システムを開発した。 収穫した果実の重量、ジオロケーション、カートの動きをリアルタイムで記録するために、計器式ピッキングカートが使用された。 カリフォルニア州サンタマリアの商業用イチゴ収穫シーズンには、これらのカートの艦隊が配備された。 収集されたデータは、CNN-LSTMベースのディープニューラルネットワークをトレーニングするために使用され、ピッカーのアクティビティを ``Pick" と ``NoPick" のクラスに分類した。 実験の結果, CNN-LSTMモデルでは, F1スコアの精度が0.974。 次に、分類結果を2つの作業効率指標(アクティブに選択した時間の割合、トレイを埋めるのに必要な時間)の計算に使用した。 季節別収穫データから, 収穫時間の73.56%はイチゴを盛んに摘み, 平均トレイ充填時間は6.22分であった。 これらの指標の平均精度は96.29%と95.42%であった。 商業的な規模に組み込むと、提案技術は、自動作業者の活動監視と収穫最適化における農家の助けとなり、最終的には非生産時間を短縮し、収穫効率の全体的な向上に寄与する。

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