本研究では,定点撮影したリンゴ果樹画像に対して,物体検出モデルと物体追跡手法を用いて個体ごとのサイズ情報の抽出と将来のサイズの予測をリアルタイムで行う手法を提案しています.物体検出モデルは,隠れた果実領域も検出できるように,切り抜き画像を用いて自動的に生成した果樹農園を模倣した訓練データを用いて学習させて,人手によるアノテーションの労力を軽減しています.実験では,高い精度でのサイズ情報の抽出が可能であることが示唆されました.
関連発表:
Takaya Hondo,Kazuki Kobayashi,Yuya Aoyagi,Real-Time Prediction of Growth Characteristics for Individual Fruits Using Deep Learning,Sensors 2022, no.17: 6473
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