論文の概要: Enhancing seeding efficiency using a computer vision system to monitor furrow quality in real-time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19334v1
• Date: Sun, 27 Apr 2025 19:08:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.240391
• Title: Enhancing seeding efficiency using a computer vision system to monitor furrow quality in real-time
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンシステムを用いた作出効率の向上によるリアルタイムのファロー品質監視
• Authors: Sidharth Rai, Aryan Dalal, Riley Slichter, Ajay Sharda,
• Abstract要約: 精密農業における効果的な種子の播種は、残留物の蓄積、土壌温度の低下、毛髪のピンニングといった課題によって妨げられている。 これらの問題を緩和するためにロウクリーナーが使用されているが、トレンチクリーニングを評価するための定量的手法が不足している。 本研究では,行クリーニング性能を評価するコンピュータビジョンに基づく手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5113447003407372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective seed sowing in precision agriculture is hindered by challenges such as residue accumulation, low soil temperatures, and hair pinning (crop residue pushed in the trench by furrow opener), which obstruct optimal trench formation. Row cleaners are employed to mitigate these issues, but there is a lack of quantitative methods to assess trench cleanliness. In this study, a novel computer vision-based method was developed to evaluate row cleaner performance. Multiple air seeders were equipped with a video acquisition system to capture trench conditions after row cleaner operation, enabling an effective comparison of the performance of each row cleaner. The captured data were used to develop a segmentation model that analyzed key elements such as soil, straw, and machinery. Using the results from the segmentation model, an objective method was developed to quantify row cleaner performance. The results demonstrated the potential of this method to improve row cleaner selection and enhance seeding efficiency in precision agriculture.
• Abstract（参考訳）: 精密農業における効果的な種子播種は、最適なトレンチ形成を阻害する残基の蓄積、土壌温度の低下、ヘアピンニング(フラウオープナーによってトレンチに押されたクロップ残基)といった課題によって妨げられる。 これらの問題を緩和するためにロウクリーナーが使用されているが、トレンチクリーニングを評価するための定量的手法が不足している。 本研究では,行のクリーニング性能を評価するために,コンピュータビジョンに基づく新しい手法を開発した。 複数のエアシード機は、行クリーナー操作後のトレンチ状態をキャプチャするビデオ取得システムを備えており、各行クリーナーの性能を効果的に比較することができる。 得られたデータを用いて,土壌,わら,機械などの重要な要素を解析するセグメンテーションモデルを構築した。 セグメンテーションモデルの結果を用いて,行のクリーニング性能を定量化するための客観的手法を開発した。 その結果, 精密農業において, 行選別の改善と播種効率の向上を図った。

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