本文提出了一種基於深度迴歸網路的方法,能夠在果園中估算、定位和計數花朵和果實,無需進行明確的物體檢測或多邊形註釋。
本研究では、HLB病に感染した柑橘樹の果実を検出し、収穫量を正確に推定するための新しいデータセット「CitDet」を提案する。
本研究では、YOLOv8オブジェクト検出モデルと3Dポイントクラウドデータを用いた幾何学的シェイプフィッティング手法を組み合わせることで、商業オーチャード環境における未熟な緑色りんごの正確な検出と計測を実現した。