フォトグラメトリを用いたワインブドウ房の体積推定手法の提案

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2023-10-25
• タイトル: フォトグラメトリを用いたワインブドウ房の体積推定手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of Volume Estimation Method of Wine Grape Bunch Using Photogrammetry
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] フォトグラメトリ，セマンティックセグメンテーション，スマート農業，体積推定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 静岡大学情報学部／現在，名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: ヤマハ発動機株式会社
• 著者所属: 静岡大学学術院情報学領域／グリーン科学技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Shizuoka University / Presently with Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): YAMAHA Motor Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Informatics, Academic Institute, Shizuoka University / Research Institute of Green Science and Technology
• 著者名: 小野坂, 捺; 内海, 智仁; 峰野, 博史
• 著者名(英): Natsu, Onozaka; Tomoyoshi, Utsumi; Hiroshi, Mineno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，農業分野において3Dデータの活用が注目を集めている．中でも2D画像のみから3D点群の構築が可能なフォトグラメトリは，非接触かつ非破壊で対象物の測定が可能な点や，レーザ測量と比較して導入コストが安価といった長所を持つ．フォトグラメトリによって構築される3D点群は，2Dにはない立体的な情報を持つことから，収量予測を目的とした農作物の体積推定などへの活用が期待されている．ただし，境界の曖昧さが原因で，点群から直接体積を推定することが難しいといった課題がある．また，3D点群用の物体検出モデルやセグメンテーションモデルは2D画像用の学習モデルに比べ未成熟であることから，構築された3D点群から果実部分のみを自動で取り出すことは難しい．本研究では，ワインブドウ圃場の画像からフォトグラメトリを用いて構築した3D点群に対して，alpha-shapeを用いて表面形状を復元することで高精度な体積推定ができることを示す．その際，2D画像用のセマンティックセグメンテーションモデルを用いることで，圃場画像から房部分以外をマスクした画像を作成し，フォトグラメトリの入力とし，圃場画像から房部分のみの3D点群を構築しやすくし体積を推定する手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the use of 3D data has attracted attention in the field of agriculture. In particular, photogrammetry, which can construct 3D point clouds from only 2D images, has the advantages of non-contact and non-destructive measurement of objects, and low introduction cost compared to laser surveying. Since 3D point clouds constructed by photogrammetry have three-dimensional information that 2D does not have, it is expected to be used for volume estimation of crops for the purpose of yield prediction. However, since the boundary of the point cloud is ambiguous, there is a problem that it is difficult to estimate the volume directly. In addition, since object detection models and segmentation models for 3D point clouds are immature compared to learning models for 2D images, it is difficult to automatically extract only the fruit part from the constructed 3D point clouds. In this study, we show that highly accurate volume estimation can be performed by reconstructing the surface shape using alpha-shape for 3D point clouds constructed using photogrammetry from images of wine grape fields. In addition, using a semantic segmentation model for 2D images, we create images in which fields other than the bunches are masked from the field images. By adding the mask images to the input when constructing the point cloud by photogrammetry, we propose a method to construct a 3D point cloud of only the bunch part from the field image and estimate the volume.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628043
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）; 巻 13, 号 3, p. 1-13, 発行日 2023-10-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2186-5728
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会