論文の概要: Online Estimation of Table-Top Grown Strawberry Mass in Field Conditions with Occlusions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23487v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 12:10:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.73046
- Title: Online Estimation of Table-Top Grown Strawberry Mass in Field Conditions with Occlusions
- Title（参考訳）: 排卵を伴うフィールド条件下におけるテーブルトップ栽培イチゴのオンライン推定
- Authors: Jinshan Zhen, Yuanyue Ge, Tianxiao Zhu, Hui Zhao, Ya Xiong,
- Abstract要約: 本研究では、RGB-Dセンシングとディープラーニングを統合したビジョンベースパイプラインを提案し、非破壊的、リアルタイム、オンラインの質量推定を可能にする。
実験では、イチゴが8.11%、閉塞例が10.47%の質量推定誤差が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.736203444988168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate mass estimation of table-top grown strawberries under field conditions remains challenging due to frequent occlusions and pose variations. This study proposes a vision-based pipeline integrating RGB-D sensing and deep learning to enable non-destructive, real-time and online mass estimation. The method employed YOLOv8-Seg for instance segmentation, Cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN) for occluded region completion, and tilt-angle correction to refine frontal projection area calculations. A polynomial regression model then mapped the geometric features to mass. Experiments demonstrated mean mass estimation errors of 8.11% for isolated strawberries and 10.47% for occluded cases. CycleGAN outperformed large mask inpainting (LaMa) model in occlusion recovery, achieving superior pixel area ratios (PAR) (mean: 0.978 vs. 1.112) and higher intersection over union (IoU) scores (92.3% vs. 47.7% in the [0.9-1] range). This approach addresses critical limitations of traditional methods, offering a robust solution for automated harvesting and yield monitoring with complex occlusion patterns.
- Abstract（参考訳）: 野外条件下での卓上栽培イチゴの正確な質量推定は, 頻繁な閉塞と変動のため, 依然として困難である。
本研究では、RGB-Dセンシングとディープラーニングを統合したビジョンベースパイプラインを提案し、非破壊的、リアルタイム、オンラインの質量推定を可能にする。
この手法では, YOLOv8-Segを例分割に用い, 閉領域完了のためのサイクル一貫性生成逆数ネットワーク (CycleGAN) と, 正面投影面積計算を改良するための傾角補正を行った。
多項式回帰モデルは、幾何学的特徴を質量にマッピングした。
実験では、イチゴが8.11%、閉塞例が10.47%の質量推定誤差が示された。
サイクロンGANはオクルージョン回復において大きなマスク塗布(LaMa)モデルより優れ, 優れたピクセル面積比(PAR) (平均値0.978 vs. 1.112) を達成し, IoU (92.3% vs. 47.7%) のスコアが高い(0.9-1)。
このアプローチは従来の手法の重要な制限に対処し、複雑な閉塞パターンによる自動収穫と収量監視のための堅牢なソリューションを提供する。
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