論文の概要: Data-Driven Worker Activity Recognition and Efficiency Estimation in Manual Fruit Harvesting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22809v2
- Date: Mon, 28 Apr 2025 23:11:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.716016
- Title: Data-Driven Worker Activity Recognition and Efficiency Estimation in Manual Fruit Harvesting
- Title（参考訳）: 手動果実収穫におけるデータ駆動型作業者活動認識と効率評価
- 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: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Manual fruit harvesting is common in agriculture, but the amount of time pickers spend on non-productive activities can make it very inefficient. Accurately identifying picking vs. non-picking activity is crucial for estimating picker efficiency and optimising labour management and harvest processes. In this study, a practical system was developed to calculate the efficiency of pickers in commercial strawberry harvesting. Instrumented picking carts were developed to record the harvested fruit weight, geolocation, and cart movement in real time. These carts were 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 over 0.97. The recognition results were then used to compute picker efficiency and the time required to fill a tray. Analysis of the season-long harvest data showed that the average picker efficiency was 75.07% with an estimation accuracy of 95.22%. Furthermore, the average tray fill time was 6.79 minutes with an estimation accuracy of 96.43%. When integrated into commercial harvesting, the proposed technology can aid growers in monitoring automated worker activity and optimising harvests 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、収穫者が非生産的活動に費やす時間の量は、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、位置、および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開発された。
これらのカートは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"クラスと"NoPick"クラスに分類した。
実験の結果, CNN-LSTMモデルでは, F1スコア精度0.97以上で有望な活動認識性能を示した。
認識結果は、ピッカー効率とトレイを埋めるのに必要な時間を計算するために使用される。
季節収量データから、平均ピッカー効率は75.07%、推定精度は95.22%であった。
さらに、平均トレイ充填時間は6.79分であり、推定精度は96.43%であった。
商業的収穫に組み込むと、提案技術は農業従事者の自動作業の監視や収穫の最適化に役立ち、非生産時間を短縮し、全体の収穫効率を向上させる。
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