基于田间机器人数据采集与机器视觉数据分析的高通量大豆荚计数
机器人学
2021-05-31 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们报告了利用小型移动机器人与机器视觉算法实现高通量田间大豆荚计数的可喜结果。我们的结果表明，基于机器视觉的大豆荚计数与大豆产量强相关。尽管荚计数与大豆产量强相关，但荚计数极其耗费人力，且难以自动化。我们的结果证实，配备视觉传感器的自主机器人能够在成熟期自主采集大豆数据。机器视觉算法可用于以高通量、自动化的方式估计种植于实验单元（EUs，或小区）中的大型多样性面板上的荚计数。我们报告自动荚计数与大豆产量之间的相关系数为 0.67。数据来自伊利诺伊大学大豆育种项目在 2020 年生长季维护的 1463 个单行小区实验。我们还报告在 16 个小区的小型数据集上，自动荚计数与人工荚计数之间的相关系数为 0.88。
引用
@article{arxiv.2105.10568,
title = {High Throughput Soybean Pod-Counting with In-Field Robotic Data Collection and Machine-Vision Based Data Analysis},
author = {Michael McGuire and Chinmay Soman and Brian Diers and Girish Chowdhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10568},
year = {2021}
}