3D tomatoes’ localisation with monocular cameras using histogram filters

要約

果物の監視や収穫などの農業作業を実行するには、オブジェクトの空間位置を認識する必要があります。
RGB-D カメラは、雷の干渉のため、オープンフィールド環境下では制限されます。
したがって、この研究では、トマト植物内のトマトの位置を推定するためにヒストグラム フィルター (ベイジアン離散フィルター) の使用にアプローチします。
スクエア カーネルとガウス カーネルの 2 つのカーネル フィルターが研究されました。
実装されたアルゴリズムは、ガウス ノイズとランダム ノイズを使用した場合と使用しない場合のシミュレーション、および実験室条件のテストベッドで評価されました。
このアルゴリズムは、評価距離約 0.5 m の実験室条件で、シミュレーションでは 10 mm 未満、テストベッドでは 20 mm 未満の平均絶対誤差を報告しました。
したがって、結果は実際の環境でも実行可能であり、より近い距離では改善されるはずです。

要約(オリジナル)

Performing tasks in agriculture, such as fruit monitoring or harvesting, requires perceiving the objects’ spatial position. RGB-D cameras are limited under open-field environments due to lightning interferences. Therefore, in this study, we approach the use of Histogram Filters (Bayesian Discrete Filters) to estimate the position of tomatoes in the tomato plant. Two kernel filters were studied: the square kernel and the Gaussian kernel. The implemented algorithm was essayed in simulation, with and without Gaussian noise and random noise, and in a testbed at laboratory conditions. The algorithm reported a mean absolute error lower than 10 mm in simulation and 20 mm in the testbed at laboratory conditions with an assessing distance of about 0.5 m. So, the results are viable for real environments and should be improved at closer distances.

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