論文の概要: A Novel Approach for the Counting of Wood Logs Using cGANs and Image Processing Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23775v1
- Date: Fri, 22 May 2026 15:43:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.416034
- Title: A Novel Approach for the Counting of Wood Logs Using cGANs and Image Processing Techniques
- Title（参考訳）: cGANと画像処理技術を用いた木材ログの数え方
- Authors: João VC Mazzochin, Giovani Bernardes Vitor, Gustavo Tiecker, Elioenai MF Diniz, Gilson A Oliveira, Marcelo Trentin, Érick O Rodrigues,
- Abstract要約: 本稿では,画像中のユーカリログセグメンテーションに条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)を活用するアプローチを提案する。
精度は96.4%,精度は92.3%であった。
この手法の実践的意味は、運用林業において重要であり、より正確な在庫管理を可能にしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0554048699217669
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study tackles the challenge of precise wood log counting, where applications of the proposed methodology can span from automated approaches for materials management, surveillance, and safety science to wood traffic monitoring, wood volume estimation, and others. We introduce an approach leveraging Conditional Generative Adversarial Networks (cGANs) for eucalyptus log segmentation in images, incorporating specialized image processing techniques to handle noise and intersections, coupled with the Connected Components Algorithm for efficient counting. To support this research, we created and made publicly available a comprehensive database of 466 images containing approximately 13,048 eucalyptus logs, which served for both training and validation purposes. Our method demonstrated robust performance, achieving an average Accuracy_pixel of 96.4% and Accuracy_logs of 92.3%, with additional measures such as F1 scores ranging from 0.879 to 0.933 and IoU values between 0.784 and 0.875, further validating its effectiveness. The implementation proves to be efficient with an average processing time of 0.713s per image on an NVIDIA T4 GPU, making it suitable for realtime applications. The practical implications of this method are significant for operational forestry, enabling more accurate inventory management, reducing human errors in manual counting, and optimizing resource allocation. Furthermore, the segmentation capabilities of the model provide a foundation for advanced applications such as eucalyptus stack volume estimation, contributing to a more comprehensive and refined analysis of forestry operations. The methodology's success in handling complex scenarios, including intersecting logs and varying environmental conditions, positions it as a valuable tool for practical applications across related industrial sectors.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 材質管理, 監視, 安全科学の自動化アプローチから, 木材の交通監視, 木材の体積推定などまで, 提案手法の応用が可能である, 木材の正確な伐採の課題に対処するものである。
本稿では,画像中のユーカリログセグメンテーションに条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を活用する手法を提案する。
本研究を支援するために,約13,048個のユーカリログを含む466枚の画像の総合データベースを作成した。
提案手法は,96.4%,92.3%,F1スコアが0.879～0.933,IoU値が0.784～0.875,さらに有効性が検証された。
この実装はNVIDIA T4 GPU上の画像当たり平均処理時間0.713秒で効率的であることが証明されており、リアルタイムアプリケーションに適している。
この手法の実践的意味は、運用林業において重要であり、より正確な在庫管理を可能にし、手動の計数におけるヒューマンエラーを低減し、資源配分を最適化する。
さらに、モデルのセグメンテーション能力は、ユーカリスタックの体積推定のような高度な応用の基礎を提供し、より包括的で洗練された森林操作解析に寄与する。
ログの交わりや環境条件の変化など複雑なシナリオを扱う手法の成功は、関連する産業セクターにまたがる実践的応用のための貴重なツールとして位置づけられている。
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