論文の概要: 3D Plant Root Skeleton Detection and Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08094v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 15:33:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.176368
- Title: 3D Plant Root Skeleton Detection and Extraction
- Title（参考訳）: 3次元プラント根骨格検出と抽出
- Authors: Jiakai Lin, Jinchang Zhang, Ge Jin, Wenzhan Song, Tianming Liu, Guoyu Lu,
- Abstract要約: 植物根の3次元構造を画像から効率的に抽出する3Dルートスケルトン抽出法を提案する。
抽出した3Dルートスケルトンは, モデルの有効性を検証し, 地上の真実とかなり類似していた。
この方法は自動繁殖ロボットにおいて重要な役割を果たす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.454503720711187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Plant roots typically exhibit a highly complex and dense architecture, incorporating numerous slender lateral roots and branches, which significantly hinders the precise capture and modeling of the entire root system. Additionally, roots often lack sufficient texture and color information, making it difficult to identify and track root traits using visual methods. Previous research on roots has been largely confined to 2D studies; however, exploring the 3D architecture of roots is crucial in botany. Since roots grow in real 3D space, 3D phenotypic information is more critical for studying genetic traits and their impact on root development. We have introduced a 3D root skeleton extraction method that efficiently derives the 3D architecture of plant roots from a few images. This method includes the detection and matching of lateral roots, triangulation to extract the skeletal structure of lateral roots, and the integration of lateral and primary roots. We developed a highly complex root dataset and tested our method on it. The extracted 3D root skeletons showed considerable similarity to the ground truth, validating the effectiveness of the model. This method can play a significant role in automated breeding robots. Through precise 3D root structure analysis, breeding robots can better identify plant phenotypic traits, especially root structure and growth patterns, helping practitioners select seeds with superior root systems. This automated approach not only improves breeding efficiency but also reduces manual intervention, making the breeding process more intelligent and efficient, thus advancing modern agriculture.
- Abstract（参考訳）: 植物根は一般的に非常に複雑で密集した構造を持ち、多数の細い横根と枝が組み込まれており、根系全体の正確な捕獲とモデリングを著しく妨げている。
さらに、根には十分なテクスチャや色情報がないことが多く、視覚的手法で根の特徴を識別し追跡することは困難である。
根の研究は2D研究に限られているが、植物学では根の3Dアーキテクチャの探索が不可欠である。
根は実際の3次元空間で成長するので、3D表現型情報は遺伝形質とその根の発達への影響を研究するためにより重要である。
植物根の3次元構造を画像から効率的に抽出する3Dルートスケルトン抽出法が提案されている。
横根の検出とマッチング、横根の骨格構造抽出のための三角測量、横根と一次根の統合を含む。
我々は、非常に複雑なルートデータセットを開発し、その上で手法を検証した。
抽出した3Dルートスケルトンは, モデルの有効性を検証し, 地上の真実とかなり類似していた。
この方法は自動繁殖ロボットにおいて重要な役割を果たす。
正確な3Dルート構造解析により、繁殖ロボットは植物の表現型の特徴、特に根の構造と成長パターンをよりよく識別し、実践者が優れた根系を持つ種子を選択するのに役立つ。
この自動化されたアプローチは、繁殖効率を向上するだけでなく、手作業による介入を低減し、繁殖プロセスをよりインテリジェントで効率的なものにし、現代の農業を進歩させる。
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