Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar en ny metod för upptäckt av frukt med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk. Syftet är att bygga ett korrekt, snabbt och tillförlitligt system för att upptäcka frukt, vilket är en viktig del av en autonom robotplattform för jordbruket. Det är en nyckelfaktor för uppskattning av fruktavkastning och automatiserad skörd. Det senaste arbetet i djupa neurala nätverk har lett till utvecklingen av en toppmodern objektdetektor som kallas Faster Region-baserade CNN (Faster R-CNN). Vi anpassar denna modell, genom överföringsinlärning, för uppgiften att upptäcka frukt med hjälp av bilder som erhållits från två metoder: färg (RGB) och Near-Infrared (NIR). Tidiga och sena fusionsmetoder utforskas för att kombinera multimodal information (RGB och NIR). Detta leder till en ny multimodal snabbare R-CNN-modell, som uppnår toppmoderna resultat jämfört med tidigare arbete med F1-poängen, som tar hänsyn till både precisions- och återtagningsresultat som förbättras från 0,807 till 0,838 för påvisande av sötpeppar. Förutom förbättrad noggrannhet är detta tillvägagångssätt också mycket snabbare att använda för nya frukter, eftersom det kräver avgränsande box annotation snarare än pixel-nivå annotation (Annotating avgränsande rutor är ungefär en storleksordning snabbare att utföra). Modellen omskolas för att utföra upptäckt av sju frukter, med hela processen tar fyra timmar att kommentera och träna den nya modellen per frukt.
Paper Ref presenterar en ny metod för att upptäcka frukter från bilder med hjälp av djupa neurala nätverk.
DeepFruits: A Fruit Detection System Using Deep Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}