ODYSSEE：基于边缘电子传感系统的牡蛎检测
计算机视觉与模式识别
2025-03-06 v3 机器人学
摘要
牡蛎是海岸生态系统中的关键物种，为该生态系统提供显著的经济、环境和文化效益。随着牡蛎的重要性不断提升，对其检测和监控的自主系统也日益重要。然而，当前的监控策略往往依赖于破坏性方法。虽然从视频影像中手动识别牡蛎是非破坏性的，但耗时耗力，需要专家输入，且在水下环境中面临诸多挑战。为此，我们提出一种新方法，利用稳定扩散模型生成逼真的合成数据，以增强收集的真实数据集。这一方法提高了用于训练 YOLOv10 基础视觉模型的数据集。该模型随后部署并在水下机器人平台上进行测试，在 Aqua2 平台上实现了牡蛎检测的首次性 0.657 mAP@50 准确率。
引用
@article{arxiv.2409.07003,
title = {ODYSSEE: Oyster Detection Yielded by Sensor Systems on Edge Electronics},
author = {Xiaomin Lin and Vivek Mange and Arjun Suresh and Bernhard Neuberger and Aadi Palnitkar and Brendan Campbell and Alan Williams and Kleio Baxevani and Jeremy Mallette and Alhim Vera and Markus Vincze and Ioannis Rekleitis and Herbert G. Tanner and Yiannis Aloimonos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07003},
year = {2025}
}