論文の概要: Spatiotemporal Analysis of Forest Machine Operations Using 3D Video Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24375v1
• Date: Fri, 30 May 2025 09:07:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.868803
• Title: Spatiotemporal Analysis of Forest Machine Operations Using 3D Video Classification
• Title（参考訳）: 3次元映像分類による森林機械作業の時空間解析
• Authors: Maciej Wielgosz, Simon Berg, Heikki Korpunen, Stephan Hoffmann,
• Abstract要約: 本稿では,ダッシュカム映像からの森林活動の深層学習フレームワークを提案する。 PyTorchVideoで実装された3D ResNet-50アーキテクチャを採用している。 手動でアノテートされたフィールド記録データセットでトレーニングされたこのモデルは、強いパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning-based framework for classifying forestry operations from dashcam video footage. Focusing on four key work elements - crane-out, cutting-and-to-processing, driving, and processing - the approach employs a 3D ResNet-50 architecture implemented with PyTorchVideo. Trained on a manually annotated dataset of field recordings, the model achieves strong performance, with a validation F1 score of 0.88 and precision of 0.90. These results underscore the effectiveness of spatiotemporal convolutional networks for capturing both motion patterns and appearance in real-world forestry environments. The system integrates standard preprocessing and augmentation techniques to improve generalization, but overfitting is evident, highlighting the need for more training data and better class balance. Despite these challenges, the method demonstrates clear potential for reducing the manual workload associated with traditional time studies, offering a scalable solution for operational monitoring and efficiency analysis in forestry. This work contributes to the growing application of AI in natural resource management and sets the foundation for future systems capable of real-time activity recognition in forest machinery. Planned improvements include dataset expansion, enhanced regularization, and deployment trials on embedded systems for in-field use.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ダッシュカム映像から森林操作を分類するためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。 PyTorchVideoで実装された3D ResNet-50アーキテクチャを採用している。 手動でアノテートされたフィールド記録のデータセットに基づいて訓練され、検証F1スコアが0.88、精度が0.90である。 これらの結果は、現実世界の森林環境における運動パターンと外観の両方を捉えるための時空間畳み込みネットワークの有効性を裏付けるものである。 このシステムは、標準化を改善するために標準的な前処理と拡張技術を統合するが、オーバーフィッティングは明らかであり、より多くのトレーニングデータとより良いクラスバランスの必要性を強調している。 これらの課題にもかかわらず、この手法は伝統的な時間研究に関連する手作業量を減らす可能性を示し、林業における運用監視と効率分析のためのスケーラブルなソリューションを提供する。 この研究は、自然資源管理におけるAIの適用の増大に寄与し、森林機械におけるリアルタイムな活動認識が可能な将来のシステムの基盤となる。 計画された改善には、データセットの拡張、レギュラー化の強化、フィールド内での使用のための組み込みシステムへのデプロイ試験が含まれる。

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