Ett korrekt och tillförlitligt bildbaserat system för detektion av frukt är av avgörande betydelse för att stödja jordbruksuppgifter på högre nivå, t.ex. kartläggning av avkastning och robotskörd. I detta dokument presenteras användningen av en toppmodern ram för upptäckt av föremål, Faster R-CNN, i samband med upptäckt av frukt i fruktträdgårdar, inklusive mango, mandel och äpplen. Ablationsstudier presenteras för att bättre förstå den praktiska utbyggnaden av detektionsnätverket, inklusive hur mycket utbildningsdata som krävs för att fånga upp variabilitet i datasetet. Dataförstärkningstekniker visas ge betydande resultatvinster, vilket resulterar i en mer än tvåfaldig minskning av antalet utbildningsbilder som krävs. Däremot bidrog överföring av kunskap mellan fruktträdgårdar till försumbara resultatvinster jämfört med initiering av Deep Convolutional Neural Network direkt från ImageNet-funktioner. För att slutligen kunna driva över fruktodlingsdata som innehåller mellan 100 och 1000 frukter per bild införs en timingmetod för ramverket Snabbare R-CNN. Studien har resulterat i den bästa detekteringsprestandan för dessa fruktträdgårdar jämfört med tidigare verk, med en F1-poäng på > 0,9 uppnådd för äpplen och mango.
Bargoti och Underwood REF antog en snabbare modell för detektering av äpplen och mango i fruktträdgårdar.
Deep fruit detection in orchards
{'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']}