Centrala begrepp
学習ベースのフェノタイピング手法を使用して、ニューラルラジアンスフィールドを活用し、温室環境でのピーマン植物の正確な現地フェノタイピングを達成する。
Sammanfattning
- 持続可能な農業プラクティスの最適化には、植物フェノタイピングの正確な収集が重要。
- 3DスキャナーとNeRF再構築によるフェノタイピング結果が競争力のある精度を達成。
- NeRFメソッドは3Dスキャン法と同等の精度を達成し、拡張性と堅牢性が向上。
- フェノタイプ測定のために真の尺度を回復する方法が紹介されている。
紹介
本研究では、ニューラルラジアンスフィールドを使用した高精度な植物フェノタイピング手法に焦点を当てています。伝統的な3Dスキャナーは広く使用されていますが、ニューラルラジアンスフィールドは迅速かつ効率的な3D再構築手法を提供します。この迅速な再構築手法は複雑な農業シーンで重いフェノタイプ取得装置へのアクセス困難さを克服することができます。将来的には、NeRFモデルを使用して再構築した後も、植物フェノタイピングデータを正確に取得することが可能です。
方法論
- データ収集システム:画像データと高精度ストラクチャードライトからポイントクラウドデータを取得。
- NeRFから3Dモデリング:レイトレーシングに基づくNeRF 3D再構築方法。
- スケール回復およびフェノタイプ測定:NeRF再構築されたモデルの真の尺度への回復アルゴリズム。
結果
- Instant-NGPおよびInstant-NSRメソッドは従来の多視点再構築方法よりも優れた結果を示す。
- スケール回復後、Instant-NGPおよびInstant-NSRは真値から1%未満で異なるフェノタイプ測定値を取得。
Statistik
NeRF(ニューラルラジアンスフィールド)は3Dスキャン法と同等の精度を達成しました。平均距離誤差は0.865mmです。
Citat
"Precision agriculture is rapidly evolving, significantly improving efficiency and productivity compared to traditional production methods."
"Emerging sensor and digital technologies offer a promising approach for direct phenotyping of plants in farm environments."