面向室内种植环境的基于视觉的番茄尺寸测量系统
计算机视觉与模式识别
2023-04-14 v1 人工智能
摘要
随着技术进步，智能自动化系统将在农业领域发挥日益重要的作用。现有用于产量估计的视觉系统由于采用体积大且昂贵的相机系统，在遮挡和可扩展性方面面临困难，不适用于果园环境。为克服这些问题，本文提出一种尺寸测量方法，结合机器学习模型与由三个低成本RGBD相机捕获的深度图像，以检测并测量番茄的高度和宽度。所提出系统的性能在实验室环境中使用真实番茄果实和仿真叶片进行评估，以模拟真实农场环境中的遮挡。为通过解决果实遮挡问题来提高精度，我们的三相机系统能够达到0.9114的高度测量精度和0.9443的宽度精度。
引用
@article{arxiv.2304.06177,
title = {Visual based Tomato Size Measurement System for an Indoor Farming Environment},
author = {Andy Kweon and Vishnu Hu and Jong Yoon Lim and Trevor Gee and Edmond Liu and Henry Williams and Bruce A. MacDonald and Mahla Nejati and Inkyu Sa and Ho Seok Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06177},
year = {2023}
}
备注
10 Pages, 12 Figures