基于计算机视觉的苹果幼果尺寸测量与生长速率追踪
机器人学
2023-12-08 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文中，我们提出一种基于计算机视觉的方法来测量苹果幼果的尺寸与生长速率。测量苹果幼果的生长速率十分重要，因为它使果农能够确定何时对作物施用化学疏果剂以优化产量。当前获取生长速率的做法是使用卡尺在多个天内记录幼果尺寸。由于需要测量的幼果数量众多，该方法费力、耗时且易受人误影响。利用手持立体相机采集的图像，我们的系统对幼果进行分割、聚类并拟合椭圆以测量其直径。随后通过跨天对聚类幼果进行时间关联来计算生长速率。我们在苹果园采集的数据上给出了定量结果，并证明我们的系统能够以比当前方法快 6 倍的速度预测脱落率，误差在 3.5% 以内，同时所需人工劳动显著更少。此外，我们给出了由田间机器人系统捕获图像上的结果，并讨论了实现全流程自主所需的后续步骤。
引用
@article{arxiv.2212.01506,
title = {Autonomous Apple Fruitlet Sizing and Growth Rate Tracking using Computer Vision},
author = {Harry Freeman and Mohamad Qadri and Abhisesh Silwal and Paul O'Connor and Zachary Rubinstein and Daniel Cooley and George Kantor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01506},
year = {2023}
}