Abstract-Autonoma gröda övervakning vid hög rumslig och temporal upplösning är ett kritiskt problem i precision jordbruk. Struktur från Motion och Multi-View Stereo algoritmer kan fint rekonstruera 3D-strukturen i ett fält med låg kostnad bildsensorer, dessa algoritmer misslyckas med att fånga den dynamiska naturen av ständigt växande grödor. I detta dokument föreslår vi en 4D-ombyggnadsstrategi för övervakning av grödor, som använder en spatiotemporal modell av dynamiska scener som är användbara för precisionsjordbruk. Dessutom tillhandahåller vi en robust data association algoritm för att ta itu med problemet med stora utseende förändringar på grund av scener ses från olika vinklar vid olika tidpunkter, vilket är avgörande för att uppnå 4D rekonstruktion. Slutligen samlade vi in ett högkvalitativt dataset med mark-sanningsstatistik för att utvärdera vår metods prestanda. Vi visar att vår 4D-ombyggnadsstrategi ger modeller som är kvalitativt korrekta med avseende på visuellt utseende och kvantitativt korrekta när de mäts mot markens sanning geometriska egenskaper hos de övervakade grödorna.
Dong m.fl. I REF föreslås en ram för spatiotemporell återuppbyggnad för precisionsjordbruk som syftar till att slå samman flera tredimensionella fältrekonstruktioner av samma fält över tiden.
4D crop monitoring: Spatio-temporal reconstruction for agriculture
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}