論文の概要: Where to Perch in a Tree: Vision-Guidance for Tree-Grasping Drones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15430v1
- Date: Thu, 14 May 2026 21:25:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.279645
- Title: Where to Perch in a Tree: Vision-Guidance for Tree-Grasping Drones
- Title（参考訳）: 木にくっつける場所:木を彫るドローンの視覚誘導
- Authors: Alex Dunnett, Leonie Bottomley, Mirko Kovac, Basaran Bahadir Kocer,
- Abstract要約: 本研究では,視覚誘導型自律型ツリーパーチドローンにおいて,樹上に理想的なパーチ位置を見つける方法を示す。
木の形態や構造を評価するために、機械学習など、さまざまな画像処理アルゴリズムが実装されている。
亜熱帯・温帯モンスーン気候下で2月から10月までに撮影された1万枚以上の都会の樹木画像のデータセットに対して,提案手法は実現可能な目標の76%を達成できた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4578719487219494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study demonstrates a method to locate an ideal perch location on a tree for vision-guided autonomous tree-perching drones. Various image processing algorithms, including those used for machine learning, image segmentation and binary image morphology, are implemented to assess the shape and structure of a tree. Rather than identifying the closest available branch, this study builds on vision methods by evaluating the potential of each branch, determining its suitability for perching based on factors such as branch width, slope (angle to the horizontal) and curvature. For a given tree-perching drone and a dataset of more than 10,000 urban tree images taken from February to October in a subtropical and temperate monsoon climate, the proposed method successfully produces a result for 76% of feasible targets. A feasible target defined as a tree where the branch diameters are sufficiently thick and where the available perching space is at least equal to the width of a tendon-driven grasping claw. These successful preliminary results create a foundation from which a number of identified improvements and additional features can be developed to create a generalised method; this will involve the incorporation of supplementary data from depth perception and attitude sensors to enhance the branch assessment.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚誘導型自律型ツリーパーチドローンにおいて,樹上に理想的なパーチ位置を見つける方法を示す。
木の形態や構造を評価するために、機械学習、画像分割、バイナリ画像形態学など様々な画像処理アルゴリズムを実装した。
本研究は、最も近い枝を特定するのではなく、各枝の電位を評価し、枝幅、傾斜(水平方向への角度)、曲率などの因子に基づいて、枝の摂食適性を決定することで視覚的手法を構築した。
亜熱帯・温帯モンスーン気候下で2月から10月までに撮影された1万枚以上の都会の樹木画像のデータセットに対して,提案手法は実現可能な目標の76%を達成できた。
枝径が十分に厚く、使用可能な開口空間が腱駆動握り爪の幅に少なくとも等しくなる木として定義される可能目標とする。
これらの予備的な成果は、一般化された手法を構築するために、いくつかの特定された改善と追加の機能を開発できる基盤を創出する。
関連論文リスト
- Estimating Individual Tree Height and Species from UAV Imagery [16.423929827492493]
BIRCH-Treesは,樹高を推定する最初のベンチマークであり,樹木中心のUAV画像から種を推定する。
また,視覚基礎モデル(VFM)のバックボーンとタスク固有の頭部を併用した統合的アプローチとしてDINOvTreeを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-24T19:16:24Z) - Learning Order Forest for Qualitative-Attribute Data Clustering [52.612779710298526]
本稿では,属性内定性値間の局所的な順序関係を柔軟に表現する木のような距離構造を探索する。
より適切な木構造とクラスタを反復的に獲得するために,共同学習機構を提案する。
実験により、共同学習は森林をクラスタリングタスクに適応させ、正確な結果を得ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T07:49:50Z) - Trees as Gaussians: Large-Scale Individual Tree Mapping [6.798019232699303]
樹木は地球生物圏の重要な要素であり、生態系の機能、気候規制、生物生態学において重要な役割を担っている。
利用可能なグローバル製品はバイナリツリーカバーやキャノピー高さに重点を置いており、個々のレベルでツリーを明示的に識別していない。
本研究では,地球規模で3m解像度のPlanetScope画像における大規模個体木検出のための深層学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T09:04:53Z) - Tree-Mamba: A Tree-Aware Mamba for Underwater Monocular Depth Estimation [85.17735565146106]
水中単眼深度推定(UMDE)は水中劣化画像から高精度深度マップを推定することを目的とした重要な課題である。
我々は,水中の劣化画像から正確な単分子深度マップを推定するための,木を意識した新しいマンバ手法であるTree-Mambaを開発した。
海底深度推定ベンチマーク (BlueDepth) を構築し, 深度ラベルが信頼できる海底画像ペア38,162枚を構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T12:10:51Z) - Assessing SAM for Tree Crown Instance Segmentation from Drone Imagery [68.69685477556682]
現在のモニタリング手法では、各種に対して手動で木を計測し、コスト、時間、労働力を必要とする。
ドローンリモートセンシングとコンピュータビジョンの進歩は、空中画像から木をマッピングし、特徴づける大きな可能性を秘めている。
若木植林の高分解能ドローン画像における樹冠の自動区分け作業におけるSAM法の比較を行った。
SAM out-of-box を用いたメソッドは、よく設計されたプロンプトであっても、カスタム Mask R-CNN よりも優れているわけではないが、SAM をチューニングするメソッドの可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-26T03:45:36Z) - BranchPoseNet: Characterizing tree branching with a deep learning-based pose estimation approach [0.0]
本稿では、ポーズ推定深層学習モデルを用いて、近位レーザー走査データ中の木の輪郭を自動的に検出するパイプラインを提案する。
正確な輪郭検出は、木の成長パターン、木質に関する貴重な洞察を与え、林業価値連鎖全体にわたって木を追跡するバイオメトリックマーカーとして使われる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T07:10:11Z) - ViTree: Single-path Neural Tree for Step-wise Interpretable Fine-grained
Visual Categorization [56.37520969273242]
細かな視覚分類のための新しいアプローチであるViTreeを紹介する。
ツリーパスをトラバースすることで、ViTreeは変換処理された機能からパッチを効果的に選択し、情報のあるローカルリージョンをハイライトする。
このパッチとパスの選択性は、ViTreeのモデルの解釈可能性を高め、モデルの内部動作に関するより良い洞察を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:32:25Z) - Semantic Image Segmentation with Deep Learning for Vine Leaf Phenotyping [59.0626764544669]
本研究では,ブドウの葉のイメージを意味的にセグメント化するためにDeep Learning法を用いて,葉の表現型自動検出システムを開発した。
私たちの研究は、成長や開発のような動的な特性を捉え定量化できる植物ライフサイクルのモニタリングに寄与します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:37:09Z) - Tree Reconstruction using Topology Optimisation [0.685316573653194]
本稿では,点雲データから木の枝構造を抽出する一般的な手法を提案する。
本稿では,木構造復元における新しいアプローチの利点と欠点について論じる。
本手法は,ほとんどの場合,詳細かつ正確な木構造を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T07:08:32Z) - Approach for modeling single branches of meadow orchard trees with 3D
point clouds [0.0]
果樹園の栽培は生物多様性に有益であり、集中栽培された果樹園よりも著しく高い。
本研究の目的は,牧草地内の独立樹の採集点を自動的に決定する木モデルを作ることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-12T08:25:27Z) - MurTree: Optimal Classification Trees via Dynamic Programming and Search [61.817059565926336]
動的プログラミングと探索に基づいて最適な分類木を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。
当社のアプローチでは,最先端技術が必要とする時間のごく一部しか使用せず,数万のインスタンスでデータセットを処理することが可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T17:06:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。