Markfordon utrustade med monokulära siktsystem är en värdefull källa till högupplösta bilddata för precisionsjordbrukstillämpningar i fruktträdgårdar. I detta dokument presenteras en ram för bildbehandling för upptäckt av frukt och beräkning med hjälp av bilddata från fruktträdgårdar. En allmän metod för bildsegmentering används, inklusive två funktionsinlärningsalgoritmer; multi-scale Multi-Layered Perceptrons (MLP) och Convolutional Neural Networks (CNN). Dessa nätverk utvidgades genom att inkludera kontextuell information om hur bilddata fångades (metadata), som korrelerar med några av de variationer i utseendet och/eller klassdistributioner som observerats i data. Den pixel-wise frukt segmentering utgång bearbetas med Watershed Segmentation (WS) och cirkulär Hough Transformation (CHT) algoritmer för att upptäcka och räkna enskilda frukter. Experiment utfördes i en kommersiell äppelodling nära Melbourne i Australien. Resultaten visar en förbättring av fruktsegmenteringens prestanda genom att metadata inkluderas i det tidigare riktmärket för MLP-nätverket. Vi utökar detta arbete med CNNs, för agrovision närmare den senaste tekniken i datorseende, där även metadata hade försumbar påverkan, den bästa pixel-wise F1-score på 0,791 uppnåddes. WS algoritmen producerade den bästa äppeldetektering och räkna resultat, med en detektion F1-score på 0.858. Som ett sista steg ackumulerades antalet avbildade frukter över flera rader vid fruktträdgården och jämfördes med antalet frukter efter skörd som erhölls från en graderings- och räknemaskin. Beräkningarna med hjälp av CNN och WS resulterade i bästa prestanda för detta dataset, med en kvadratkorrelationskoefficient på r 2 = 0,826.
Undvika användning av handgjorda funktioner, Convolutional Neural Networks (CNNs) har använts för pixel-wise äppelklassificering REF, följt av Watershed Segmentation (WS) för att identifiera enskilda äpplen.
Image Segmentation for Fruit Detection and Yield Estimation in Apple Orchards
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}