自动木髓检测器：局部方向估计与鲁棒累加
计算机视觉与模式识别
2024-04-03 v1
摘要
本文介绍了一种完全自动化的木髓检测技术（APD），该技术依赖于木环切片结构的同心形状。该方法使用 2D 结构张量估计年轮的局部方向，并通过优化针对该问题设计的代价函数来找到木髓位置。我们还提出了一种使用平行坐标空间的变体（APD-PCL），当没有清晰的年轮图案时，该变体增强了该方法的有效性。此外，通过改进 Kurdthongmee 之前的工作，我们训练了一个 YoloV8 网络用于木髓检测，从而产生了一种针对同一问题的基于深度学习的方法（APD-DL）。所有方法均在七个数据集上进行了测试，包括在不同条件下（受控实验室环境、锯木厂和森林）捕获的图像，并包含各种树种（火炬松、花旗松、欧洲冷杉和北美皂荚）。所有提出的方法均优于现有的 SOTA 方法，并且可用于基于 CPU 的实时应用。此外，我们提供了一个包含裸子植物和被子植物物种图像的新数据集。数据集和源代码可在 http://github.com/hmarichal93/apd 获取。
引用
@article{arxiv.2404.01952,
title = {Automatic Wood Pith Detector: Local Orientation Estimation and Robust Accumulation},
author = {Henry Marichal and Diego Passarella and Gregory Randall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01952},
year = {2024}
}
备注
18 pages, presented to ICPR 2024 conference