基于局部视觉检测与全局计数估计的造林微地形自动计数
计算机视觉与模式识别
2023-11-03 v1
摘要
在林业中,种植作业前广泛采用堆土整形进行机械整地。规划种植作业的主要难题之一是难以估算种植地块上土堆的数量,因为其数量可能因立地特征而有很大差异。这种估算通常由多名林业工人通过野外调查完成。然而,该过程容易出错且耗时。受无人机(UAV)影像与人工智能近期进展的启发,我们提出了一种全自动框架来估算种植地块上的土堆数量。利用计算机视觉与机器学习,我们将计数任务表述为基于两个预测模型的监督学习问题。首先使用局部检测模型基于深度特征检测可见土堆,随后应用全局预测函数基于地块级特征给出最终估计。为评估所提方法,我们构建了一个具有挑战性的 UAV 数据集,代表具有不同特征的多个种植地块。实验表明所提方法具有鲁棒性,在精度上优于人工方法,同时显著减少了时间与成本。
引用
@article{arxiv.2311.00796,
title = {Automatic counting of planting microsites via local visual detection and global count estimation},
author = {Ahmed Zgaren and Wassim Bouachir and Nizar Bouguila},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00796},
year = {2023}
}