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J-GLOBAL ID：202102242175344442   整理番号：21A2525697

ビデオベースMangoYOLO-Kalmanフィルタ-ハンガリーアルゴリズム法を用いたマンゴー果実負荷推定【JST・京大機械翻訳】

Mango Fruit Load Estimation Using a Video Based MangoYOLO-Kalman Filter-Hungarian Algorithm Method

著者 (3件)： Wang Zhenglin (Centre for Intelligent Systems, Central Queensland University, Rockhampton North 4701, Australia) ,  Walsh Kerry (Institute of Future Farming Systems, Central Queensland University, Rockhampton North 4701, Australia) ,  Koirala Anand (Institute of Future Farming Systems, Central Queensland University, Rockhampton North 4701, Australia)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 12  ページ： 2742  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 収穫前果実収量推定は収穫およびマーケティング再ソーシングを導くのに有用であるが,樹木の各側面(二重視点)からの単一視点に基づくマシンビジョン推定は,果実が視野から隠されるので,果実収量を過小評価する。5km/hで列に沿って移動するプラットフォームから樹木を捕獲した10フレーム毎秒ビデオから,深い学習,Kalmanフィルタ,およびハンガリーアルゴリズムを含む方法を提案した。深層学習ベースのマンゴー果実検出アルゴリズム,MangoYOLOを用いて,各フレームにおける果実を検出した。ハンガリーアルゴリズムを用いて,隣接フレーム間の果実を相関させ,複数対1割当を可能にした。Kalmanフィルタを用いて,次のフレームにおける果実の位置を予測し,あいまいなか,さもなければ,フレーム系列で検出されない単一果実の多重計数を避けた。隣接果実から水平および垂直速度を借り,その正確な予測モデルが存在しないとき,果実位置を予測するために,Kalmanフィルタに借り概念を加えた。110フレームと192(ヒトカウント)果実を有するビデオのヒト数と比較して,この方法は9.9%の2倍数と7.3%の欠損計数誤差を生じ,約2.6%の計数率をもたらした。別の試験において,ビデオ(1162フレーム,木幹に中心を持つ42画像)を21樹木の列の両側で取得し,収穫果実数は3286(すなわち平均156果実/樹木)であった。樹木は厚い樹冠を持ち,与えられた展望から見た果実の割合は高かった。提案方法は,バイアス補正根平均二乗誤差(RMSE)=18.0果実/樹木で2050果実(収穫の62%)を記録し,一方,二重視点画像法(MangoYOLOを用いた)は,バイアス補正RMSE=21.7果実/樹木で1322果実(40%)を記録した。ビデオ追跡システムは,マンゴー果樹園果実数のための二重視点画像システムに関して推薦した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  マーケティング ,  ヒト ,  *マンゴー ,  多重化 ,  *録画装置 ,  トラッキング装置 ,  *Kalmanフィルタ ,  果樹園 ,  樹冠 ,  複視 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  マシンビジョン ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 作物負荷 ,  Kalmanフィルタ ,  深層学習 ,  ヨーグルト ,  ハンガリーの割当 ,  樹木果実負荷

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (45件)：

• Walsh, K.; Wang, Z. Monitoring fruit quality and quantity in mangoes. In Achieving Sustainable Cultivation of Mangoes; Galán Saúco, V., Lu, P., Eds.; Burleigh Dodds Science Publishing Limited: Cambridge, UK, 2018; pp. 313-338.
• Monselise, S.P.; Goldschmidt, E. Alternate bearing in fruit trees. Hortic. Rev. 1982, 4, 128-173.
• Anderson, N.T.; Underwood, J.P.; Rahman, M.M.; Robson, A.; Walsh, K.B. Estimation of fruit load in mango orchards: Tree sampling considerations and use of machine vision and satellite imagery. Precis. Agric. 2018.
• Zaman, Q.; Schumann, A.; Percival, D.; Gordon, R. Estimation of Wild Blueberry Fruit Yield Using Digital Color Photography. Trans. Asabe 2008, 51, 1539-1544.
• Zhou, R.; Damerow, L.; Sun, Y.; Blanke, M.M. Using colour features of cv. ‘Gala’ apple fruits in an orchard in image processing to predict yield. Precis. Agric. 2012, 13, 568-580.

タイトルに関連する用語 (7件)： ビデオ ,  Kalmanフィルタ ,  ハンガリー ,  アルゴリズム ,  マンゴー ,  果実 ,  負荷推定